Машинное обучение и нейронные сети на PHP библиотека PHP-ML


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Помогите понять пример использования php-ml

Пару часов пытался разобраться в примере для php-ml. Не понимаю, что имнно в этом примере происходит. Обучается сеть из csv файла формата «Текст предложения»,»язык» Вот сам пример

Не понятно, где именно происходит ввод данных на вход. Понял лишь то, что на вход подаются данные, на которых сеть и обучалась.

Как мне подать на вход свой текст и определить, насколько вероятно, что это предложение написано на английском языке?

1 ответ 1

Код написан в классическом стиле.

Код с комментами (как они обозначаются на php я не знаю, так что не серчайте). В комментах могут быть неточности, поскольку я не разбирался в библиотеке, которую Вы используете.

Также есть ощущение, что в коде заложена логическая бомба, которая заключается в том, что в tfIdfTransformer и vectorizer передаются данные вместе с метками классов. Кроме того, у меня вызывают некоторые сомнения конструкции, связанные с vectorizer , tfIdfTransformer .

Кроме того, хорошо бы смотреть не только precision, но и recall. Об этом можно прочитать здесь. Этот вопрос связан с тем, что выборка может быть несбалансированной, т.е. в классе у Вас 100000 сообщений, а в классе 1 — 100. В таком случае, оценка получится завышенной. Также, для Вашей задачи, в данной постановке, при наличии 2х классов, можно использовать F-меру. Более подробно можете поискать информацию в одном из этих блогах о способах оценки алгоритмов: раз, два. Конечно, в Вашем случае этот аспект невилируется, поскольку разбиение на testSet и на trainSet производится сбалансированно (об этом говорит слово Stratified ). Но, если данные изначально несбалансированны, то с ними фундаментально ничего не сделаешь. И необходимо считать как recall, так и precision .

Также замечу, что не производится CrossValidation, в связи с этим, точность оценки модели может сильно варьироваться. Кросс-валидация состоит в том, что разбиение на тестовое и валидационное множество производится многократно. В вашем случае это делается случайным образом. Т.е.:

  • B тестовый набор данных берётся 10%, в обучающий набор данных берётся 90%
  • Производится обучение модели на тестовом наборе
  • Производится оценка модели
  • Тестовый набор данных разбивается другим способом на 10% в тестовый набор, в обущающий — 90%.
  • .

Так проделывается много раз. Все полученные результаты усредняются. За счёт усреднёния погрешности при оценке компенсируются.

Построение нейронных сетей в php используя FANN, пример реализации

Передо мной предстала задача анализа большого количества информации и выявления закономерностей. И первое, что пришло в голову — построить математическую модель с помощью нейронной сети.

Поскольку данные для анализа формируются в php и мне этот язык сейчас ближе всего, то искалась библиотека с интерфейсом для php. В связи с этим мне порекомендовали FANN (Fast Artificial Neural Network) — открытое программное обеспечение для построения сетей. У этого решения есть апи для 15 языков, так что почти каждый сможет выбрать что-то для себя.

Пример. Распознавание языка текста на странице

Для примера возьмем задачу легкую, но недалекую от нашей реальности и от серьезных задач. Допустим есть 1000 документов, на 3-х разных языках. Пусть это будут французский, английский и польский. Наша задача научить нейронную сеть распознавать язык документа. Для этого мы используем самый простой частотный механизм. Но тем не менее его результаты неплохи. Его суть в том, что у каждого языка с разной частотой в тексте встречаются одни и те же символы. Мы подготавливаем 3 больших куска текста для каждого из языков (английский, французкий, польский), посчитаем для каждого символа частоты. Эти данные мы передадим в нейронную сеть, с указанием какой набор частот принадлежит каждому из языков. Дальше нейронная сеть все сделает сама.

Начнем с установки FANN

Пример, установки привожу для Ubuntu.

2) Добавить поддержку fann в php

У меня стоит Apache и установлен модуль php5-dev, поэтому я делаю так

Топ 30 библиотек для машинного обучения

Машинное обучение в современном мире играет огромную роль в бизнесе, IT и программировании. В обзоре будут представлены топ 30 часто используемых библиотек для машинного обучения для 6-ти популярных языков программирования. Не секрет, что наибольшее количество пакетов было создано для язков Python, JavaScript, R, с них и начнем наш обзор.

Машинное обучение в JavaScript

Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком JavaScript, который хочет погрузиться в машинное обучение, или специалистом по машинному обучению, который планирует использовать JavaScript, эти платформы с открытым исходным кодом могут заинтриговать вас.
Хотя язык программирования Python поддерживает большинство сред машинного обучения, JavaScript не остался позади. Разработчики JavaScript использовали различные фреймворки для обучения и развертывания моделей машинного обучения в браузере.

Вот пять трендовых платформ машинного обучения с открытым исходным кодом в JavaScript.

TensorFlow.js

TensorFlow.js — это библиотека с открытым исходным кодом, позволяющая полностью запускать программы машинного обучения в браузере. Это наследник Deeplearn.js, который больше не поддерживается.
TensorFlow.js улучшает функциональные возможности Deeplearn.js и дает вам возможность максимально использовать браузер для deep learning.

С помощью библиотеки вы можете использовать универсальные и интуитивно понятные API-интерфейсы для определения, обучения и развертывания моделей с нуля прямо в браузере. Кроме того, он автоматически предлагает поддержку WebGL и Node.js.
Если у вас есть уже существующие обученные модели, которые вы хотите импортировать в браузер, TensorFlow.js позволит вам это сделать. Вы также можете переучить существующие модели, не выходя из браузера.

Machine learning tools

Библиотека инструментов машинного обучения представляет собой сборник ресурсоемких инструментов с открытым исходным кодом для поддержки широко распространенных функций машинного обучения в браузере. Эти инструменты обеспечивают поддержку нескольких алгоритмов машинного обучения, включая обучение без учителя, обработку данных, искусственные нейронные сети (ANN), математику и регрессию.

Если вы начинаете изучать Python и ищете что-то похожее на Scikit-learn для машинного обучения в браузере JavaScript, этот набор инструментов может помочь вам.

Keras.js

Keras.js — еще одна популярная платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать модели машинного обучения в браузере. Она предлагает поддержку режима GPU с использованием WebGL. Если у вас есть модели в Node.js, вы будете запускать их только в режиме процессора. Keras.js также предлагает поддержку моделей, обученных с использованием любой серверной среды, такой как Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

Некоторые из моделей Keras, которые могут быть развернуты в браузере на стороне клиента, включают Inception v3 (обучение по ImageNet), 50-слойную сеть (обучение по ImageNet) и обучение по MNIST.

Brain.js

Концепции машинного обучения очень сложны, что может отбить у людей желание начать их использовать. Технические особенности и жаргоны в этой области могут привести в замешательство новичков. Вот здесь Brain.js становится важным. Это среда с открытым исходным кодом, основанная на JavaScript, которая упрощает процесс определения, обучения и запуска нейронных сетей.

Если вы являетесь разработчиком JavaScript и совершенно не знакомы с машинным обучением, Brain.js может уменьшить вашу кривую обучения. Его можно использовать с Node.js или в браузере на стороне клиента для обучения моделям машинного обучения. Некоторые из сетей, которые поддерживает Brain.js, включают сети Ellman и сети Gated Recurrent Units.

STDLib

STDLib — это библиотека с открытым исходным кодом для поддержки приложений JavaScript и Node.js. Если вы ищете библиотеку, которая подчеркивает поддержку в браузере для научных и числовых веб-приложений машинного обучения, STDLib может удовлетворить ваши потребности.

Библиотека поставляется с обширными и продвинутыми математическими и статистическими функциями, которые помогут вам в создании высокопроизводительных моделей машинного обучения. Вы также можете использовать его расширенные утилиты для создания приложений и других библиотек. Кроме того, если вам нужна среда для визуализации и анализа данных, вы найдете STDLib стоящей.

Машинное обучение в Python


NumPy

NumPy — это очень популярная библиотека на python для обработки больших многомерных массивов и матриц с помощью большого набора математических функций высокого уровня. Это очень полезно для фундаментальных научных вычислений в машинном обучении. Это особенно полезно для линейной алгебры, преобразования Фурье и случайных чисел. Высококачественные библиотеки, такие как TensorFlow, используют NumPy для манипулирования Tensors.

SciPy

SciPy — это очень популярная библиотека среди энтузиастов машинного обучения, так как она содержит различные модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики. Существует разница между библиотекой SciPy и стеком SciPy. SciPy является одним из основных пакетов, которые составляют стек SciPy. SciPy также очень полезен для манипулирования изображениями.

Skikit-learn

Skikit-learn — одна из самых популярных библиотек ML для классических алгоритмов ML. Она построена поверх двух основных библиотек Python, а именно, NumPy и SciPy. Scikit-learn поддерживает большинство алгоритмов обучения. Scikit-learn также можно использовать для анализа данных, что делает его отличным инструментом для начинающих.

Pandas

Pandas — это популярная Python библиотека для анализа данных. Она не имеет прямого отношения к машинному обучению. Как мы знаем, набор данных должен быть подготовлен до обучения. В этом случае Pandas очень пригодится, поскольку он был разработан специально для извлечения и подготовки данных. Библиотека предоставляет высокоуровневые структуры данных и разнообразные инструменты для анализа данных, а также множество встроенных методов поиска, объединения и фильтрации данных.

Keras

Keras — очень популярная библиотека машинного обучения для Python. Это высокоуровневый API нейронных сетей, способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он может работать как на процессоре, так и на GPU. Keras — это действительно для начинающих data scientist, которые хотят строить и проектировать нейронную сеть. Одним из лучших преимуществ Keras является то, что он позволяет легко и быстро создавать прототипы.

Машинное обучение в R

Dplyr

Dplyr в основном используется для манипулирования данными в R. Dplyr фактически построен вокруг этих 5 функций. Эти функции составляют большую часть манипуляций с данными, которые вы обычно делаете. Вы можете работать как с локальными фреймами данных, так и с таблицами удаленных баз данных.

Ggplot2

Ggplot2 — одна из лучших библиотек для визуализации данных в R. Библиотека ggplot2 реализует «грамматику графики» (Wilkinson, 2005). Этот подход дает нам последовательный способ создания визуализаций путем выражения взаимосвязей между атрибутами данных и их графическим представлением. Ggplot2 имеет широкий спектр функций.

Этот пакет абсолютно невероятен при выполнении задач машинного обучения. В нем собраны почти все важные и полезные алгоритмы для выполнения задач машинного обучения. Его также можно назвать основой для классификации, регрессии, кластеризации, мультиклассификации и анализа выживаемости. Есть также методы фильтра и обертки для выбора функции. Также, большинство выполняемых здесь операций можно распараллелить.

Caret

Caret отвечает за классификацию и регрессию. Одним из основных инструментов в пакете является функция train, к которой можно привыкнуть, оценив, используя повторную выборку, влияние параметров настройки модели на производительность. У Caret есть несколько функций, которые пытаются упростить процесс построения и оценки модели, а также выбор функций и другие методы. Один этот пакет — это все, что вам нужно знать для решения практически любой проблемы с машинным обучением. Он обеспечивает единый интерфейс для нескольких алгоритмов машинного обучения и стандартизирует различные другие задачи, такие как разделение данных, предварительная обработка, выбор характеристик, оценка важности переменных и т.д.

Мастер Йода рекомендует:  Майский рейтинг языков программирования TIOBE популярность Java и C стремительно падает

Esquisse

Не нравится ggplot2? возникли проблемы с использованием ggplot2 и его функций, тогда этот пакет для вас. Этот пакет принес наиболее важную особенность Tableau в R. Просто перетащите и сделайте визуализацию за считанные минуты. На самом деле это улучшение ggplot2. Этот плагин позволяет вам интерактивно исследовать ваши данные, визуализируя их с помощью пакета ggplot2. Это позволяет рисовать гистограммы, кривые, точечные диаграммы, гистограммы, а затем экспортировать график или получить код, генерирующий график.

Машинное обучение в PHP

RubixML

Высокоуровневая библиотека машинного обучения, которая позволяет создавать программы для изучения данных с использованием языка PHP. Удобный для разработчиков API для быстрого прототипирования. Модульная архитектура сочетает в себе мощность и гибкость. Открытый исходный код и бесплатное использование в коммерческих целях.

PHP-OPENCV

OpenCV — это библиотека функций, в основном предназначенная для компьютерного зрения в реальном времени.
PHP-OPENCV — это модуль, обертка для OpenCV.

PHP-ML

PHP-ML — библиотека машинного обучения для PHP. По умолчанию PHP-ML поддерживает алгоритмы, такие как классификация и регрессия. Он также имеет несколько наборов данных, доступных для изучения, таких как набор данных Iris, Wine и Glass.

Google Cloud Machine Learning

Google ML — это управляемый сервис, который позволяет разработчикам создавать и внедрять модели ML в бизнес-процессы. Он предлагает конвейер, нацеленный на решение проблемы машинного обучения от начала до конца. То есть он предоставляет услуги, которые помогают от самых основных задач, таких как сбор и очистка данных, до более сложных задач, таких как обучение и развертывание в большом масштабе.

Кроме того, его гибкость позволяет пользователям использовать услуги совместно или индивидуально. Другими словами, вы можете взять предварительно обученную модель и использовать службы Cloud ML для ее развертывания в облаке. Поддерживаются разные языки, в том числе PHP.

Tesseract for PHP

Tesseract — это механизм оптического распознавания символов для различных операционных систем. Это бесплатное программное обеспечение, выпущенное по лицензии Apache License версии 2.0. Спонсором разработки является Google с 2006 года. В 2006 году Tesseract считался одним из самых точных доступных на сегодняшний день механизмов распознавания текста с открытым исходным кодом. в PHP доступа обертка под эту библиотеку.

Машинное обучение в Java

Неудивительно, что Weka — выбор номер один для Java библиотеки машинного обучения. Weka 3 — полностью рабочая среда на основе Java, лучше всего используемая для алгоритмов машинного обучения. Weka в основном используется для интеллектуального анализа данных, анализа данных и прогнозного моделирования. Онf полностью бесплатная, портативная и простая в использовании благодаря графическому интерфейсу.

«Сила Weka заключается в классификации, поэтому приложения, которым требуется автоматическая классификация данных, могут извлечь из этого пользу, но также поддерживается кластеризация, извлечение правил ассоциации, прогнозирование временных рядов, выбор функций и обнаружение аномалий», — сказал профессор Эйбе Франк, сотрудник Профессор компьютерных наук в университете Вайкато в Новой Зеландии.

Коллекция алгоритмов машинного обучения Weka может быть применена непосредственно к набору данных или вызвана из вашего собственного Java кода. Она поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных, включая предварительную обработку данных, классификацию, кластеризацию, визуализацию, регрессию и выбор функций.

Massive Online Analysis (MOA)

MOA — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, специально предназначенное для машинного обучения и интеллектуального анализа потоков данных в режиме реального времени. Разработанный на Java, она также может быть легко использована с Weka при масштабировании до более сложных задач. Коллекция алгоритмов машинного обучения и инструментов MOA полезна для регрессии, классификации, обнаружения выбросов, кластеризации, рекомендательных систем. MOA может быть полезен для больших развивающихся наборов данных и потоков данных, а также для данных, создаваемых устройствами Интернета вещей (IoT).

MOA специально разработан для машинного обучения на потоках данных в режиме реального времени. Она нацелена на экономию времени и памяти. MOA предоставляет эталонную среду для проведения экспериментов в области интеллектуального анализа данных, предоставляя несколько полезных функций, включая легко расширяемую структуру для новых алгоритмов, потоков и методов оценки; сохраняемые настройки для потоков данных (реальных и синтетических) для повторяющихся экспериментов и набор существующих алгоритмов для сравнения.

Deeplearning4j

Сообщество JAXenter отметило, что Deeplearning4j один из самых инновационных продуктов экосистемы Java. Deeplearning4j — это коммерческая библиотека с открытым исходным кодом, распространяемая с открытым исходным кодом на Java и Scala. Цель продукта заключается в объединении нейронных сетей и глубокого обучения для бизнес задач.

Deeplearning4j предназначен для самостоятельной работы программистов на Java, Scala и Clojure, работающих над Hadoop, массивной распределенной системой хранения данных с огромной вычислительной мощностью и способностью обрабатывать практически неограниченные параллельные задачи или задания. Глубокие нейронные сети и глубокое обучение способствуют распознаванию образов и целенаправленному машинному обучению. Все это означает, что Deeplearning4j очень полезен для определения шаблонов и настроений в речи, звуке и тексте. Кроме того, его можно использовать для обнаружения аномалий в данных временных рядов, таких как финансовые транзакции.


MALLET

Разработанный в основном Эндрю МакКаллумом и студентами из UMASS и UPenn, MALLET — это инструментальное средство машинного обучения с открытым исходным кодом для изучения языка в тексте. Этот пакет на основе Java поддерживает статистическую обработку естественного языка, кластеризацию, классификацию документов, извлечение информации, тематическое моделирование и другие приложения машинного обучения к тексту.

MALLET включает в себя сложные инструменты для классификации документов, такие как эффективные процедуры для преобразования текста. Он поддерживает широкий спектр алгоритмов (включая простые алгоритмы Байеса, деревья решений и энтропию) и код для оценки производительности классификатора. Также MALLET включает в себя инструменты для маркировки последовательности и моделирования тем.

Среда для разработки KDD-приложений, поддерживаемая Index Structures (сокращенно ELKI), представляет собой программное обеспечение для анализа данных с открытым исходным кодом для Java. ELKI фокусируется на исследованиях алгоритмов, подчеркивая неконтролируемые методы в кластерном анализе, индексах базы данных и обнаружении выбросов. ELKI позволяет независимо оценивать алгоритмы интеллектуального анализа данных и задачи управления данными, разделяя их. Эта функция является уникальной среди других сред интеллектуального анализа данных, таких как Weta или Rapidminer. ELKI также допускает произвольные типы данных, форматы файлов или меры расстояния или подобия.

Разработанный для исследователей и студентов, ELKI предоставляет большой набор настраиваемых параметров алгоритма. Это позволяет честно и легко оценить и сравнить алгоритмы. ELKI особенно полезен для data science; он использовался для выявления вокализации кашалота, полетов в космос, перераспределения акул и прогнозирования трафика. Довольно полезно для аспирантов, которые хотят разобраться в своих наборах данных!

Машинное обучение в C#

ML.NET

ML.NET — это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом, которая делает машинное обучение доступным для разработчиков .NET.

ML.NET позволяет .NET разработчикам разрабатывать свои собственные модели и внедрять индивидуальное машинное обучение в свои приложения, используя .NET, даже без предварительного опыта разработки или настройки моделей машинного обучения.

Наряду с этими возможностями ML в нем также представлен первый проект API-интерфейсов .NET для моделей обучения, использующих модели для предсказаний, а также основные компоненты этой среды, такие как алгоритмы обучения, преобразования и данные ML структур.

TensorFlowSharp

API покрывает весь низкоуровневый API TensorFlow, он находится на одном уровне с другими языковыми средами. Но в настоящее время не включает высокоуровневый API, как это делается в Python, поэтому его использование для этих высокоуровневых операций затруднено.

Вы можете создавать прототипы, используя TensorFlow или Keras в Python, затем сохранять свои графики или обученные модели, а затем загружать результат в .NET с помощью TensorFlowSharp и передавать свои собственные данные для обучения или запуска.

Accord.NET

Accord.NET — это фреймворк для научных вычислений в .NET. Фреймворк содержит набор библиотек, доступных в исходном коде, а также через исполняемые установщики и пакеты NuGet. Основные области применения включают численную линейную алгебру, числовую оптимизацию, статистику, машинное обучение, искусственные нейронные сети, обработку сигналов и изображений и вспомогательные библиотеки (такие как построение графиков и визуализация). Первоначально проект был создан для расширения возможностей AForge.NET Framework, но с тех пор он включает в себя AForge.NET. Новые версии объединили обе платформы под именем Accord.NET.

Microsoft Azure ML Studio

Этот сервис использует облачные хранилища для машинного обучения. Microsoft предоставляет как платную, так и бесплатную версии, возможность пользоваться готовыми алгоритмами (своими и созданными сторонними компаниями). Тестировать платформу можно через анонимный профиль, а модели превращать в API и предоставлять другим сервисам. В бесплатной версии пользователям доступно 10 Гб, чтобы сохранять дани.Завдякы этом фреймворка создан, например, приложение How-Old (определяет пол и возраст по фотографии).

Amazon Machine Learning

Один из фреймворков компании, который работает с облачными данными с Amazon S3, Redshift и RDS. Он создает модели бинарной и мультикласовои классификации, а также выполняет регрессию. Но сервис сделан именно под Amazon, значит — модели не экспортируются и не импортируются.

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Andipas

Рецепты на php, java script, jQuery

Страницы

воскресенье, 26 декабря 2010 г.

Пример нейронной сети на PHP

ИИ всегда интересовал меня. Если верить фантастам да и статьям из эпохи первых компьютеров, в наше время мы должны уже жить вместе с роботами с искусственным интеллектом. Но до сих пор, на сколько мне известно, разумного, мыслящего ИИ не создано.

Чтобы немного представить как работает нейронанная сеть, можно воспользоваться ниже приведенным примером: Пример взял вот отсюда

5 комментариев:

хорошая нейросеть, но ее можно переделать чтобы считала цифры на рулетке и заносила последовательность в базу, база как бы память, из этой памяти нейросет уже сама будет подбирать нужное число для победы над рулеткой, вот и весь секрет заработка на рулетке))

забыл еще сказать, на рулетке 37 чисел(от 0 до 36) следовательно входных слоев нужно 37 енное количество скрытых и один нейрон на выходе)), поправка к первому комментарию, не нейросет а нейросеть)))

Andipas

Рецепты на php, java script, jQuery

Страницы

воскресенье, 26 декабря 2010 г.

Пример нейронной сети на PHP

ИИ всегда интересовал меня. Если верить фантастам да и статьям из эпохи первых компьютеров, в наше время мы должны уже жить вместе с роботами с искусственным интеллектом. Но до сих пор, на сколько мне известно, разумного, мыслящего ИИ не создано.

Чтобы немного представить как работает нейронанная сеть, можно воспользоваться ниже приведенным примером: Пример взял вот отсюда

5 комментариев:

хорошая нейросеть, но ее можно переделать чтобы считала цифры на рулетке и заносила последовательность в базу, база как бы память, из этой памяти нейросет уже сама будет подбирать нужное число для победы над рулеткой, вот и весь секрет заработка на рулетке))

забыл еще сказать, на рулетке 37 чисел(от 0 до 36) следовательно входных слоев нужно 37 енное количество скрытых и один нейрон на выходе)), поправка к первому комментарию, не нейросет а нейросеть)))

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)


Материал из MachineLearning.

Содержание

Теория обучения машин (machine learning, машинное обучение) находится на стыке прикладной статистики, численных методов оптимизации, дискретного анализа, и за последние 50 лет оформилась в самостоятельную математическую дисциплину. Методы машинного обучения составляют основу ещё более молодой дисциплины — интеллектуального анализа данных (data mining).

В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.

Все методы излагаются по единой схеме:

  • исходные идеи и эвристики;
  • их формализация и математическая теория;
  • описание алгоритма в виде слабо формализованного псевдокода;
  • анализ достоинств, недостатков и границ применимости;
  • пути устранения недостатков;
  • сравнение с другими методами.
  • примеры прикладных задач.

Данный курс расширяет и углубляет набор тем, рекомендованный международным стандартом ACM/IEEE Computing Curricula 2001 по дисциплине «Машинное обучение и нейронные сети» (machine learning and neural networks) в разделе «Интеллектуальные системы» (intelligent systems).

На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Ниже представлена расширенная программа — в полном объёме она занимает больше, чем могут вместить в себя два семестра. Каждый параграф приблизительно соответствует одной лекции. Курсивом выделен дополнительный материал, который может разбираться на семинарах.

Замечания для студентов

  • Видеолекции ШАД Яндекс.
  • «Введение в машинное обучение» на Курсэре содержит примерно втрое меньше материала, чем в годовом курсе, представленном на этой странице. Там очень многое упрощено, спрятано, пропущено. Действительно введение.
  • На подстранице имеется перечень вопросов к устному экзамену. Очень помогает при подготовке к устному экзамену!
  • О найденных ошибках и опечатках сообщайте мне. — К.В.Воронцов 18:24, 19 января 2009 (MSK)
  • Материал, который есть в pdf-тексте, но не рассказывался на лекциях, обычно не входит в программу экзамена.
  • Короткая ссылка на эту страницу: https://bit.ly/1bCmE3Z.
Мастер Йода рекомендует:  Муки выбора какой язык программирования изучать в 2020

Первый семестр

Текст лекций: (PDF, 3 МБ) — обновление 4.10.2011 .

Основные понятия и примеры прикладных задач

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 14.02.2020 .

  • Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные.
  • Типы задач: классификация, регрессия, прогнозирование, ранжирование.
  • Основные понятия: модель алгоритмов, метод обучения, функция потерь и функционал качества, принцип минимизации эмпирического риска, обобщающая способность, скользящий контроль.
  • Линейные модели регрессии и классификации. Метод наименьших квадратов. Полиномиальная регрессия.
  • Примеры прикладных задач.
  • Методика экспериментального исследования и сравнения алгоритмов на модельных и реальных данных.
  • Конкурсы по анализу данных kaggle.com. Полигон алгоритмов классификации.
  • CRISP-DM — межотраслевой стандарт ведения проектов интеллектуального анализа данных.

Линейный классификатор и стохастический градиент

Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 13.03.2020 .

  • Линейный классификатор, модель МакКаллока-Питтса, непрерывные аппроксимации пороговой функции потерь.
  • Метод стохастического градиента SG.
  • Метод стохастического среднего градиента SAG.
  • Эвристики: инициализация весов, порядок предъявления объектов, выбор величины градиентного шага, «выбивание» из локальных минимумов.
  • Проблема мультиколлинеарности и переобучения, регуляризация или редукция весов (weight decay).
  • Вероятностная постановка задачи классификации. Принцип максимума правдоподобия.
  • Вероятностная интерпретация регуляризации, совместное правдоподобие данных и модели. Принцип максимума апостериорной вероятности.
  • Гауссовский и лапласовский регуляризаторы.
  • Логистическая регрессия. Принцип максимума правдоподобия и логарифмическая функция потерь. Метод стохастического градиента для логарифмической функции потерь. Многоклассовая логистическая регрессия. Регуляризованная логистическая регрессия. Калибровка Платта.

Метрические методы классификации и регрессии

Презентация: (PDF, 3,2 МБ) — обновление 13.03.2020 .

  • Гипотезы компактности и непрерывности.
  • Обобщённый метрический классификатор.
  • Метод ближайших соседейkNN и его обобщения. Подбор числа k по критерию скользящего контроля.
  • Метод окна Парзена с постоянной и переменной шириной окна.
  • Метод потенциальных функций и его связь с линейной моделью классификации.
  • Непараметрическая регрессия. Локально взвешенный метод наименьших квадратов. Ядерное сглаживание.
  • Оценка Надарая-Ватсона с постоянной и переменной шириной окна. Выбор функции ядра.
  • Задача отсева выбросов. Робастная непараметрическая регрессия. Алгоритм LOWESS.
  • Задача отбора эталонов. Понятие отступа. Алгоритм СТОЛП.
  • Задача отбора признаков. Жадный алгоритм построения метрики.

Метод опорных векторов

Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 07.03.2020 .

  • Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin).
  • Случаи линейной разделимости и отсутствия линейной разделимости. Связь с минимизацией регуляризованного эмпирического риска. Кусочно-линейная функция потерь.
  • Задача квадратичного программирования и двойственная задача. Понятие опорных векторов.
  • Рекомендации по выбору константы C.
  • Функция ядра (kernel functions), спрямляющее пространство, теорема Мерсера.
  • Способы конструктивного построения ядер. Примеры ядер.
  • SVM-регрессия.
  • Регуляризации для отбора признаков: LASSO SVM, Elastic Net SVM, SFM, RFM.
  • Метод релевантных векторов RVM

Многомерная линейная регрессия

Презентация: (PDF, 0,7 MБ) — обновление 14.03.2020 .

  • Задача регрессии, многомерная линейная регрессия.
  • Метод наименьших квадратов, его вероятностный смысл и геометрический смысл.
  • Сингулярное разложение.
  • Проблемы мультиколлинеарности и переобучения.
  • Регуляризация. Гребневая регрессия через сингулярное разложение.
  • Методы отбора признаков: Лассо Тибширани, Elastic Net, сравнение с гребневой регрессией.
  • Метод главных компонент и декоррелирующее преобразование Карунена-Лоэва, его связь с сингулярным разложением.
  • Спектральный подход к решению задачи наименьших квадратов.
  • Задачи и методы низкоранговых матричных разложений.


Нелинейная регрессия

Презентация: (PDF, 0,7 MБ) — обновление 27.03.2020 .

  • Метод Ньютона-Рафсона, метод Ньютона-Гаусса.
  • Обобщённая аддитивная модель (GAM): метод настройки с возвращениями (backfitting) Хасти-Тибширани.
  • Логистическая регрессия. Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов (IRLS). Пример прикладной задачи: кредитный скоринг. Бинаризация признаков. Скоринговые карты и оценивание вероятности дефолта. Риск кредитного портфеля банка.
  • Обобщённая линейная модель (GLM). Экспоненциальное семейство распределений.
  • Неквадратичные функции потерь. Метод наименьших модулей. Квантильная регрессия. Пример прикладной задачи: прогнозирование потребительского спроса.
  • Робастная регрессия, функции потерь с горизонтальными асимптотами.

Прогнозирование временных рядов

Презентация: (PDF, 0,9 MБ) — обновление 27.04.2020 .

  • Задача прогнозирования временных рядов. Примеры приложений.
  • Экспоненциальное скользящее среднее. Модель Хольта. Модель Тейла-Вейджа. Модель Хольта-Уинтерса.
  • Адаптивная авторегрессионная модель.
  • Следящий контрольный сигнал. Модель Тригга-Лича.
  • Адаптивная селективная модель. Адаптивная композиция моделей.
  • Локальная адаптация весов с регуляризацией.

Критерии выбора моделей и методы отбора признаков

Текст лекций: (PDF, 330 КБ).
Презентация: (PDF, 1,5 МБ) — обновление 05.04.2020 .

  • Критерии качества классификации: чувствительность и специфичность, ROC-кривая и AUC, точность и полнота, AUC-PR.
  • Внутренние и внешние критерии. Эмпирические и аналитические критерии.
  • Скользящий контроль, разновидности эмпирических оценок скользящего контроля. Критерий непротиворечивости.
  • Разновидности аналитических оценок. Регуляризация. Критерий Акаике (AIC). Байесовский информационный критерий (BIC). Оценка Вапника-Червоненкиса.
  • Агрегированные и многоступенчатые критерии.
  • Сложность задачи отбора признаков. Полный перебор.
  • Метод добавления и удаления, шаговая регрессия.
  • Поиск в глубину, метод ветвей и границ.
  • Усечённый поиск в ширину, многорядный итерационный алгоритм МГУА.
  • Генетический алгоритм, его сходство с МГУА.
  • Случайный поиск и Случайный поиск с адаптацией (СПА).

Логические методы классификации

Текст лекций: (PDF, 625 КБ).
Презентация: (PDF, 1.8 МБ) — обновление 13.03.2020 .

  • Понятие логической закономерности.
  • Параметрические семейства закономерностей: конъюнкции пороговых правил, синдромные правила, шары, гиперплоскости.
  • Переборные алгоритмы синтеза конъюнкций: стохастический локальный поиск, стабилизация, редукция.
  • Двухкритериальный отбор информативных закономерностей, парето-оптимальный фронт в (p,n)-пространстве.
  • Решающее дерево. Жадная нисходящая стратегия «разделяй и властвуй». Алгоритм ID3. Недостатки жадной стратегии и способы их устранения. Проблема переобучения.
  • Вывод критериев ветвления. Мера нечистоты (impurity) распределения. Энтропийный критерий, критерий Джини.
  • Редукция решающих деревьев: предредукция и постредукция. Алгоритм C4.5.
  • Деревья регрессии. Алгоритм CART.
  • Небрежные решающие деревья (oblivious decision tree).
  • Решающий лес. Случайный лес (Random Forest).
  • Статистический критерий информативности, точный тест Фишера. Сравнение областей эвристических и статистических закономерностей. Асимптотическая эквивалентность статистического и энтропийного критерия информативности. Разнообразие критериев информативности в (p,n)-пространстве.
  • Решающий пень. Бинаризация признаков. Алгоритм разбиения области значений признака на информативные зоны.
  • Решающий список. Жадный алгоритм синтеза списка.
  • Преобразование решающего дерева в решающий список.

Байесовская классификация и оценивание плотности

Презентация: (PDF, 1,6 МБ) — обновление 13.04.2020 .

  • Принцип максимума апостериорной вероятности. Теорема об оптимальности байесовского классификатора.
  • Оценивание плотности распределения: три основных подхода.
  • Наивный байесовский классификатор.
  • Непараметрическое оценивание плотности. Ядерная оценка плотности Парзена-Розенблатта. Одномерный и многомерный случаи.
  • Метод парзеновского окна. Выбор функции ядра. Выбор ширины окна, переменная ширина окна.
  • Параметрическое оценивание плотности. Нормальный дискриминантный анализ.
  • Многомерное нормальное распределение, геометрическая интерпретация. Выборочные оценки параметров многомерного нормального распределения.
  • Квадратичный дискриминант. Вид разделяющей поверхности. Подстановочный алгоритм, его недостатки и способы их устранения.
  • Линейный дискриминант Фишера.
  • Проблемы мультиколлинеарности и переобучения. Регуляризация ковариационной матрицы.
  • Параметрический наивный байесовский классификатор.
  • Смесь распределений.
  • EM-алгоритм как метод простых итераций для решения системы нелинейных уравнений.
  • Выбор числа компонентов смеси. Пошаговая стратегия. Априорное распределение Дирихле.
  • Смесь многомерных нормальных распределений. Сеть радиальных базисных функций (RBF) и применение EM-алгоритма для её настройки.
  • Сравнение RBF-сети и SVM с гауссовским ядром.

Кластеризация и частичное обучение

Презентация: (PDF, 1,8 МБ) — обновление 03.04.2020 .

  • Постановка задачи кластеризации. Примеры прикладных задач. Типы кластерных структур.
  • Постановка задачи Semisupervised Learning, примеры приложений.
  • Оптимизационные постановки задач кластеризации и частичного обучения.
  • Алгоритм k-средних и ЕМ-алгоритм для разделения гауссовской смеси.
  • Графовые алгоритмы кластеризации. Выделение связных компонент. Кратчайший незамкнутый путь.
  • Алгоритм ФОРЭЛ.
  • Алгоритм DBSCAN.
  • Агломеративная кластеризация, Алгоритм Ланса-Вильямса и его частные случаи.
  • Алгоритм построения дендрограммы. Определение числа кластеров.
  • Свойства сжатия/растяжения, монотонности и редуктивности. Псевдокод редуктивной версии алгоритма.
  • Простые эвристические методы частичного обучения: self-training, co-training, co-learning.
  • Трансдуктивный метод опорных векторов TSVM.
  • Алгоритм Expectation-Regularization на основе многоклассовой регуляризированной логистической регрессии.

Второй семестр

Нейронные сети: градиентные методы оптимизации

Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 23.09.2020 .

  • Биологический нейрон, модель МакКаллока-Питтса как линейный классификатор. Функции активации.
  • Проблема полноты. Задача исключающего или. Полнота двухслойных сетей в пространстве булевых функций.
  • Алгоритм обратного распространения ошибок.
  • Быстрые методы стохастического градиента: Поляка, Нестерова, AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam, Nadam, диагональный метод Левенберга-Марквардта.
  • Проблема взрыва градиента и эвристика gradient clipping.
  • Метод случайных отключений нейронов (Dropout). Интерпретации Dropout. Обратный Dropout и L2-регуляризация.
  • Функции активации ReLU и PReLU. Проблема «паралича» сети.
  • Эвристики для формирования начального приближения. Метод послойной настройки сети.
  • Подбор структуры сети: методы постепенного усложнения сети, оптимальное прореживание нейронных сетей (optimal brain damage).

Нейронные сети глубокого обучения

Презентация: (PDF, 3,4 МБ) — обновление 23.09.2020 .

  • Свёрточные нейронные сети (CNN) для изображений. Свёрточный нейрон. Pooling нейрон. Выборка размеченных изображений ImageNet.
  • Свёрточные сети для речевого сигнала, текстов, игр. Идея обобщения CNN на любые структурированные данные.
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN). Обучение рекуррентных сетей: Backpropagation Through Time (BPTT).
  • Сети долгой кратковременной памяти (Long short-term memory, LSTM).
  • Рекуррентная сеть Gated Recurrent Unit (GRU).
  • Автокодировщики. Векторные представления дискретных данных.

Линейные композиции, бустинг

Текст лекций: (PDF, 1 MБ).
Презентация: (PDF, 0.9 МБ) — обновление 08.09.2015 .

  • Основные понятия: базовый алгоритм (алгоритмический оператор), корректирующая операция.
  • Взвешенное голосование.
  • Алгоритм AdaBoost. Экспоненциальная аппроксимация пороговой функции потерь. Процесс последовательного обучения базовых алгоритмов. Теорема о сходимости бустинга.
  • Обобщающая способность бустинга.
  • Базовые алгоритмы в бустинге. Решающие пни.
  • Варианты бустинга: GentleBoost, LogitBoost, BrownBoost, и другие.
  • Алгоритм AnyBoost.
  • Градиентный бустинг. Стохастический градиентный бустинг.
  • Простое голосование (комитет большинства). Алгоритм ComBoost. Идентификация нетипичных объектов (выбросов).
  • Преобразование простого голосования во взвешенное.
  • Обобщение на большое число классов.
  • Решающий список (комитет старшинства). Алгоритм обучения. Стратегия выбора классов для базовых алгоритмов.

Эвристические, стохастические, нелинейные композиции

Презентация: (PDF, 0.9 МБ) — обновление 08.09.2015 .

  • Стохастические методы: бэггинг и метод случайных подпространств.
  • Случайный лес. Анализ смещения и вариации для простого голосования.
  • Смесь алгоритмов (квазилинейная композиция), область компетентности, примеры функций компетентности.
  • Выпуклые функции потерь. Методы построения смесей: последовательный и иерархический.
  • Построение смеси алгоритмов с помощью EM-подобного алгоритма.
  • Нелинейная монотонная корректирующая операция. Случай классификации. Случай регрессии. Задача монотонизации выборки, изотонная регрессия.


Ранжирование

Презентация: (PDF, 0,5 МБ) — обновление 14.10.2014 .

  • Постановка задачи обучения ранжированию. Примеры.
  • Признаки в задаче ранжирования поисковой выдачи: текстовые, ссылочные, кликовые. TF- > Рекомендательные системы

Презентация: (PDF, 0.8 МБ) — обновление 13.11.2020 .

  • Задачи коллаборативной фильтрации, транзакционные данные и матрица субъекты—объекты.
  • Корреляционные методы user-based, item-based. Задача восстановления пропущенных значений. Меры сходства субъектов и объектов.
  • Латентные методы на основе би-кластеризации. Алгоритм Брегмана.
  • Латентные методы на основе матричных разложений. Метод главных компонент для разреженных данных (LFM, Latent Factor Model). Метод стохастического градиента.
  • Неотрицательные матричные разложения. Метод чередующихся наименьших квадратов ALS.
  • Модель с учётом неявной информации (implicit feedback).
  • Рекомендации с учётом дополнительных признаковых данных. Линейная и квадратичная регрессионные модели, libFM.
  • Измерение качества рекомендаций. Меры разнообразия (diversity), новизны (novelty), покрытия (coverage), догадливости (serendipity).

Тематическое моделирование

Текст лекций: (PDF, 830 КБ).
Презентация: (PDF, 1.6 МБ) — обновление 1.11.2020 .

  • Задача тематического моделирования коллекции текстовых документов.
  • Вероятностный латентный семантический анализ PLSA. Метод максимума правдоподобия. ЕМ-алгоритм. Элементарная интерпретация EM-алгоритма.
  • Латентное размещение Дирихле LDA. Метод максимума апостериорной вероятности. Сглаженная частотная оценка условной вероятности.
  • Небайесовская интерпретация LDA и её преимущества. Регуляризаторы разреживания, сглаживания, частичного обучения.
  • Аддитивная регуляризация тематических моделей. Регуляризованный EM-алгоритм, теорема о стационарной точке (применение условий Каруша–Куна–Таккера).
  • Рациональный EM-алгоритм. Онлайновый EM-алгоритм и его распараллеливание.
  • Мультимодальная тематическая модель.
  • Регуляризаторы классификации и регрессии.
  • Регуляризаторы декоррелирования и отбора тем.
  • Внутренние и внешние критерии качества тематических моделей.

Поиск ассоциативных правил

Презентация: (PDF, 1.1 МБ) — обновление 20.10.2015 .

  • Понятие ассоциативного правила и его связь с понятием логической закономерности.
  • Примеры прикладных задач: анализ рыночных корзин, выделение терминов и тематики текстов.
  • Алгоритм APriori. Два этапа: поиск частых наборов и рекурсивное порождение ассоциативных правил. Недостатки и пути усовершенствования алгоритма APriori.
  • Алгоритм FP-growth. Понятия FP-дерева и условного FP-дерева. Два этапа поиска частых наборов в FP-growth: построение FP-дерева и рекурсивное порождение частых наборов.
  • Общее представление о динамических и иерархических методах поиска ассоциативных правил.

Обучение с подкреплением

Презентация: (PDF, 1.0 МБ) — обновление 1.11.2020 .

    Задача о многоруком бандите. Жадные и эпсилон-жадные стратегии. Метод UCB (upper conf > Активное обучение

Презентация: (PDF, 1.2 МБ) — обновление 1.11.2020 .

  • Постановка задачи машинного обучения. Основные стратегии: отбор объектов из выборки и из потока, синтез объектов.
  • Сэмплирование по неуверенности. Почему активное обучение быстрее пассивного.
  • Сэмплирование по несогласию в комитете. Сокращение пространства решений.
  • Сэмплирование по ожидаемому изменению модели.
  • Сэмплирование по ожидаемому сокращению ошибки.
  • Синтез объектов по критерию сокращения дисперсии.
  • Взвешивание по плотности.
  • Оценивание качества активного обучения.
  • Введение изучающих действий в стратегию активного обучении. Алгоритмы ε-active и EG-active.
  • Применение обучения с подкреплением для активного обучения. Активное томпсоновское сэмплирование.

Заключительная лекция

Презентация: (PDF, 0.4 МБ) — обновление 26.04.2020 .

Нейросетевое программное обеспечение

В этом разделе находится информация по программному обеспечению по направлению искусственного интеллекта.

К настоящему времени разработано много программных пакетов, реализующих нейронные сети. Вот некоторые, наиболее известные программы-симуляторы нейронных сетей, представленных на рынке программного обеспечения:

Alyuda NeuroIntelligence — Нейросетевое программное обеспечение и расширение для Excel, предназначенное для прогнозирования и анализа данных. Поддерживает несколько алгоритмов. Доступна trial-версия.

Amygdala — Программное обеспечение с открытым исходным кодом для моделирования нейронных сетей, написанное на C++.

Annie — Нейросетевая библиотека для C + + (Windows и Linux) с открытым исходным кодом. Поддерживает MLP, RBF и сети Хопфилда. Наличие интерфейсов для Matlab’s Neural Network Toolbox.

Artificial Intelligence Recurrent Asymmetric Networks (NARIA) — Открытый проект о симуляции человеко-подобного интеллекта с помощью нейронных сетей.

Cortex — Приложение, реализующее нейронные сети обратного распространения.

DELVE — Стандартная среда для оценки эффективности методов обучения. Включает в себя набор данных и архив методов обучения.

EasyNN — Нейросетевое программное обеспечение для Windows с числовыми, текстовыми и графичискими функциями.

ECANSE — Предоставляет среду разработки для проектирования, моделирования и тестирования нейронных сетей и их применения для производства оптимизированного программного решения.

FANN — Нейросетевая библиотека исполняемая в ANSI C. Создает многослойные сети прямого распространения с поддержкой как полносвязных и и сетей со структурными связями. Поддерживает выполнение в фиксированной точке для быстрой работы на системах, как IPAQ.

Fann Neural Network for Mathematica — Бесплатная интерактивная среда для Mathematica, включающая распознавание образов и предсказания временных рядов.

Genesis — Платформа для моделирования сложных нейронных систем.

Java library — Java-библиотека с открытыым кодом, реализующая сети прямого распространения такие как: многослойные персептроны, обобщенные и модульные сети прямого распространения.

Joone — (Java Object Oriented Neural Engine) — свободно распространяемый нейросетевой фреймворк на Java. Может быть расширен новыми модулями.

libF2N2 — Нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом. Реализует нейронные сети прямого распространения на C++ и PHP.

Lightweight Neural Network++ — Свободно распространяемое программное обоеспечение. Реализует нейронные сети прямого распространения и неккоторые мтеоды обучения.

LTF-Cimulator — Симулятор LTF-C нейронных сетей для решения задач классификации.


Netlab — Библиотека MATLAB- функций для моделирования нейросетевых алгоритмов, основанных на книге «Neural Networks for Pattern Recognition» Chris Bishop.

NetMaker — Моделирует MLP, RMLP and каскадно-корреляционные сети с динамической подстройкой архитектуры. Включает различные учебные данные, ошибки и активационные функции.

Neurak — бесплатная среда для разработки и применения искусственных нейронных сетей.

Neural Network Framework — Фреймворк для создания нейронных сетей с произвольной топологией и смешанного типа нейронов. Включает в себя техническую информацию и почтовые рассылки.

Neural Network Leaves Recognition — Нейронная сеть, предназначенная для распознования. Написана на Java. Java-Applet также доступен.

Neural Network Models in Excel — Бесплатное программное обеспечение, реализующее нейронные сети для решения задач прогнозирования и классификации в Excel. Используется обратное распространение. Может обрабатывать пропущенные значения и категориальные данные.

Neural Network Toolbox for MATLAB — среда для исследований нейронных сетей, проектирования и моделирования их в MATLAB.

Neural Networks at your Fingertips — Нейросетевой симулятор, реализующий 8 различный архитектур со встроенным примером приложений запрограммированных на ANSI C.

NeuralWorks — Professional II/PLUS является средой для разработки нейронных сетей для Windows и Unix. Predict — нейросетевой инструмент для решения задач прогнозирования и классификации для Unix или как надстройка Excel для Windows.

NeuroBox -dotNET-библиотека, реализованная на C# для создания, распространения и обучения сложных нейронных сетей прямого распространения.

Neuromat — Программное обеспечение для разработки байесовских нейронных сетей.

NeuroMine — Нейрсетевые COM+ компонены и среда разработки для предсказания и анализа данных. Поддерживает несколько алгоритмов. Доступна trial-версия.

Neuropilot Project — Набор демо java-апплетов, реализующих обученные нейронные сети для пилотирования лунно-посадочного модуля на ландшафты различной сложности.

NeuroShell Predictor — Программное обеспечени для прогнозирования и оценки на основе нейронные сетей. Доступна демо-версия.

NeuroSolutions — Среда раработки нейронных сетей с графичиским интерфейсом. Поддерживает несколько типо сетей и алгоритмов обучения. Доступна trial-версия.

NeuroXL — MS Excel надстройки на основе нейронных сетей. Предназначены для предсказания, классификации и финансового прогнозирования.

NNSYSID Toolbox — Набор инструментов для MATLAB, реализующий нейронные сети для идентификации нелинейных динамических систем.

Penguinwerks — Нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом на C# для создания многослойных персептронов.

Pythia — Программное обеспечение для моделирования нейронных сетей с обратным распространением. Доступна ознакомительная версия.

Simbrain — Бесплатный Java-набор для моделирования нейронных сетей.

Stuttgart Neural Network Simulator — На сайте представлено описание возможностей симулятора для Unix и X11, а также информация о том, как можно получить SNNS и онлайн руководство пользователя.

Temporal Difference Learning Project — Java-исходники, реализующие обучение методом случайного поиска и Tic Tac Toe.

Tiberius — Нейросетевое программное обеспечение для решения задач классификации и регрессии. Поддерживает ODBC и Excel.

Torch — Библиотека, реализующая современные алгоритмы машинного обучения. A library of state-of-the-art machine learning algorithms. Лицензия GPL. Работает в Unix and Linux средах.

Tradecision — Нейросетевое программное обеспечение для технического анализа и торговли на фондовом рынке. Доступна демо-версия.

Xerion — Симулятор нейронной сети на C и Tcl. Состоит из библиотек на C для создания сетей.

Prediction with neural network — Учебник, который включает в себя Java-апплет для проведения экспериментов предсказания в режиме онлайн.

Neuroph — Нейросетевой фреймворк на Java с открытым исходным кодом, который может быть использован для создания и обучения основных типов нейронных сетей. Сайт содержит полный исходных код, документацию и информацию о проекте.

University of Hertfordshire Neural Network Software — Нейросетевое программное обеспечение написанное на Java с полным исходным кодом.

Машинное обучение для начинающих: создание нейронных сетей

Далее будет представлено максимально простое объяснение того, как работают нейронные сети, а также показаны способы их реализации в Python. Приятная новость для новичков – нейронные сети не такие уж и сложные. Термин нейронные сети зачастую используют в разговоре, ссылаясь на какой-то чрезвычайно запутанный концепт. На деле же все намного проще.

Данная статья предназначена для людей, которые ранее не работали с нейронными сетями вообще или же имеют довольно поверхностное понимание того, что это такое. Принцип работы нейронных сетей будет показан на примере их реализации через Python.

Содержание статьи

Создание нейронных блоков

Для начала необходимо определиться с тем, что из себя представляют базовые компоненты нейронной сети – нейроны. Нейрон принимает вводные данные, выполняет с ними определенные математические операции, а затем выводит результат. Нейрон с двумя входными данными выглядит следующим образом:

Здесь происходят три вещи. Во-первых, каждый вход умножается на вес (на схеме обозначен красным ):

Затем все взвешенные входы складываются вместе со смещением b (на схеме обозначен зеленым ):

Наконец, сумма передается через функцию активации (на схеме обозначена желтым ):

Функция активации используется для подключения несвязанных входных данных с выводом, у которого простая и предсказуемая форма. Как правило, в качестве используемой функцией активации берется функция сигмоида:

Функция сигмоида выводит только числа в диапазоне (0, 1) . Вы можете воспринимать это как компрессию от (−∞, +∞) до (0, 1) . Крупные отрицательные числа становятся

0 , а крупные положительные числа становятся

Простой пример работы с нейронами в Python


Предположим, у нас есть нейрон с двумя входами, который использует функцию активации сигмоида и имеет следующие параметры:

w = [0,1] — это просто один из способов написания w1 = 0, w2 = 1 в векторной форме. Присвоим нейрону вход со значением x = [2, 3] . Для более компактного представления будет использовано скалярное произведение.

С учетом, что вход был x = [2, 3] , вывод будет равен 0.999 . Вот и все. Такой процесс передачи входных данных для получения вывода называется прямым распространением, или feedforward.

Создание нейрона с нуля в Python

Приступим к имплементации нейрона. Для этого потребуется использовать NumPy. Это мощная вычислительная библиотека Python, которая задействует математические операции:

Узнаете числа? Это тот же пример, который рассматривался ранее. Ответ полученный на этот раз также равен 0.999 .

Пример сбор нейронов в нейросеть

Нейронная сеть по сути представляет собой группу связанных между собой нейронов. Простая нейронная сеть выглядит следующим образом:

На вводном слое сети два входа – x1 и x2 . На скрытом слое два нейтрона — h1 и h2 . На слое вывода находится один нейрон – о1 . Обратите внимание на то, что входные данные для о1 являются результатами вывода h1 и h2 . Таким образом и строится нейросеть.

Скрытым слоем называется любой слой между вводным слоем и слоем вывода, что являются первым и последним слоями соответственно. Скрытых слоев может быть несколько.

Пример прямого распространения FeedForward

Давайте используем продемонстрированную выше сеть и представим, что все нейроны имеют одинаковый вес w = [0, 1] , одинаковое смещение b = 0 и ту же самую функцию активации сигмоида. Пусть h1 , h2 и o1 сами отметят результаты вывода представленных ими нейронов.

Что случится, если в качестве ввода будет использовано значение х = [2, 3] ?

Результат вывода нейронной сети для входного значения х = [2, 3] составляет 0.7216 . Все очень просто.

Нейронная сеть может иметь любое количество слоев с любым количеством нейронов в этих слоях.

Суть остается той же: нужно направить входные данные через нейроны в сеть для получения в итоге выходных данных. Для простоты далее в данной статье будет создан код сети, упомянутая выше.

Создание нейронной сети прямое распространение FeedForward

Далее будет показано, как реализовать прямое распространение feedforward в отношении нейронной сети. В качестве опорной точки будет использована следующая схема нейронной сети:

Мы вновь получили 0.7216 . Похоже, все работает.

Пример тренировки нейронной сети — минимизация потерь, Часть 1

Предположим, у нас есть следующие параметры:

Имя/Name Вес/Weight (фунты) Рост/Height (дюймы) Пол/Gender
Alice 133 65 F
Bob 160 72 M
Charlie 152 70 M
Diana 120 60 F

Давайте натренируем нейронную сеть таким образом, чтобы она предсказывала пол заданного человека в зависимости от его веса и роста.

Мужчины Male будут представлены как 0 , а женщины Female как 1 . Для простоты представления данные также будут несколько смещены.

Имя/Name Вес/Weight (минус 135) Рост/Height (минус 66) Пол/Gender
Alice -2 -1 1
Bob 25 6
Charlie 17 4
Diana -15 -6 1

Для оптимизации здесь произведены произвольные смещения 135 и 66 . Однако, обычно для смещения выбираются средние показатели.

Потери

Перед тренировкой нейронной сети потребуется выбрать способ оценки того, насколько хорошо сеть справляется с задачами . Это необходимо для ее последующих попыток выполнять поставленную задачу лучше. Таков принцип потери.

В данном случае будет использоваться среднеквадратическая ошибка (MSE) потери:

  • n – число рассматриваемых объектов, которое в данном случае равно 4. Это Alice , Bob , Charlie и Diana ;
  • y – переменные, которые будут предсказаны. В данном случае это пол человека;
  • ytrue – истинное значение переменной, то есть так называемый правильный ответ. Например, для Alice значение ytrue будет 1 , то есть Female ;
  • ypred – предполагаемое значение переменной. Это результат вывода сети.

(ytrue — ypred) 2 называют квадратичной ошибкой (MSE). Здесь функция потери просто берет среднее значение по всем квадратичным ошибкам. Отсюда и название ошибки. Чем лучше предсказания, тем ниже потери.

Лучшие предсказания = Меньшие потери.

Тренировка нейронной сети = стремление к минимизации ее потерь.

Пример подсчета потерь в тренировки нейронной сети

Скажем, наша сеть всегда выдает 0 . Другими словами, она уверена, что все люди — Мужчины. Какой будет потеря?

Создание нейронных сетей на PHP (скрипт)

PHP скрипт может быть использован для реализации нейронных сетей с применением алгоритма обратного распространения, использующегося для обучения нейронных сетей. Он может настроить работу сетей с заданным числом слоев.

Скрипт принимает набор данных и тестовый набор данных вывода для запуска нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения, чтобы скорректировать вес (характеристика связи между двумя узлами нейронной сети) на основе сетевых ошибок.

Лицензия: бесплатно для образовательных целей.

Как применить алгоритм машинного обучения в PHP?

Если вы разрабатываете проект ML на PHP, логично ли использовать сам PHP для ML-алгоритмов (я думаю, это будет медленным) или каков правильный способ реализации ML в таком проекте. Нужно ли мне переходить на другой язык, такой как Java с Mahout? Если это так, как я могу моститься?

Обучение машине может быть выполнено лучше всего на Java и Python из-за наличия отличных библиотек. Вы всегда можете использовать PHP как веб-интерфейс, потому что он делает это лучше всего. Вы можете открыть программу Java/Python по HTTP и использовать PHP-CURL или использовать один из мостов, упомянутых выше. Прежде всего, определите тип проблемы. Из Википедии запись о механическом обучении:

  • Neural Networks
  • Экспертные системы
  • Генетический алгоритм
  • Нечеткая логика
  • Байесовская сеть

Для Python я знаю PyML, PyMC, Orage и т.д., которые хороши.

Не начинайте с разработки кода на PHP.

Взгляните на набор данных сначала, используя что-то вроде Matlab или Octave. Вы должны быть в состоянии получить данные за менее чем 1 день.

Это поможет вам понять алгоритмы использования.

Re язык, большая часть материала, который я видел, использовал Java. Не уверен, найдёте ли вы столько установленных библиотек ML в PHP.

Мастер Йода рекомендует:  Создание эффекта отражения при помощи CSS3 и reflection.js
Добавить комментарий