ジオロケーションを見つけるためのニューラルネットワークの作成方法

Question

特定の場所から特定の時間に食べ物の注文がありました。 - その日

ことを目的に順

の配信アドレス

日付と時刻の曜日

天候

• 場所：私は、次の情報を持っていますニューラルネットワークはそれを訓練し、将来の命令を予測することです。例えば。明日の注文のほとんどが明日になる場所。

  この目標を達成するために使用するニューラルネットワークのタイプは何ですか？ このような種類のニューラルネットワークには、どのフレームワークまたはライブラリを使用するのが良いですか？

  同様の神経回路網の例があるのは素晴らしいことです。

Answer 1

あなたのデータは時系列であり、それは例えばリカレントニューラルネットワーク（RNN）。人気のある選択肢はLSTMです。

ロケーションシステムの細分性を考慮する必要があります。正確な座標は無関係です。あなたはそれをアドレスに変換する必要があります。正方形のグリッドを試すことはできますが、手作りのものはうまくいくでしょう。トレーニングデータを視覚化し、注文がどのようにクラスタ化されているかを確認し、これに基づいて地区を作成することができます。

さまざまな形の季節性が期待されます。あなたのANNは、1年ではないにしても（気候に依存して）少なくとも1カ月間は見てください。あなたは一週間で始めることができます。