どのようにPythonで神経ネットワークを使用して訓練するのですか？

Question

私は私の最後の年のプロジェクトです。私のプロジェクトでは、特定の道路からデータを収集します。私はその道で5つの点を選んだ。各点から、私は曜日、時刻、そしてその時点までの前の点までの時間についてGPSからデータを収集する。

私はこのデータを使ってニューラルネットワークを訓練したいと思います。 したがって、入力は、曜日、時間、ソースおよび宛先のいずれかの時刻です。&出力は、ソースポイントからデスティネーションポイントに到達するのに必要な時間になります。

このジョブをPythonで完成させるには何が一番簡単でしょうか？どのライブラリを選択すべきですか？

Answer 1

私は実際にあなたの最終年度のプロジェクトの状況を知りませんが、ほんの数sidenotes：

• があなたのパーセプトロン層への4つの入力の使用（weekday、hourofday、sourceを、destination）を予測します1つの最終的なニューロン（timedelta）は、ではなく、ではニューラルネットワークの非線形パワーが必要です。

• 自分でデータを収集すると、実際にニューラルネットワークを訓練するための観察が少なすぎる可能性が高くなります。また、観測数が少なすぎると、データに過大な影響を与える可能性があります。

• あなたは、線形回帰で完全に細かい可能性が非常に高いです。

あなたは何ニューラルネットワークを使用して試してみたい場合は、h2oを見てみましょう - それは、モデルを訓練し、予測を行うために、機械学習/ AI機能の幅広いを提供しています。

しかし、私にとっては、このトピックについてさらに読む必要があるようです。結果を解釈する方法を理解し、各メソッドの長所と短所を知っておく必要があります。これには、データ型と値が適切かどうか、特定のモデルに適用されるかどうかが含まれます。