Нейросети начало. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ рекомендательной системы будет зависеть от того, какие данные о пользователе и предметах рекомендуется использовать, а также какая архитектура нейронной сети будет использоваться. Ниже приведен пример кода для простой рекомендательной системы на основе матричной факторизации, которая использует данные о рейтингах пользователей и предметов:

      import numpy as np

      # загрузка данных

      ratings = np.array([

      [5, 3, 0, 1],

      [4, 0, 0, 1],

      [1, 1, 0, 5],

      [1, 0, 0, 4],

      [0, 1, 5, 4],

      ])

      # инициализация параметров

      num_users, num_items = ratings.shape

      num_factors = 2

      learning_rate = 0.01

      num_epochs = 1000

      # инициализация матриц пользователей и предметов

      user_matrix = np.random.rand(num_users, num_factors)

      item_matrix = np.random.rand(num_factors, num_items)

      # обучение матричной факторизации

      for epoch in range(num_epochs):

      for i in range(num_users):

      for j in range(num_items):

      if ratings[i][j] > 0:

      error = ratings[i][j] – np.dot(user_matrix[i,:], item_matrix[:,j])

      user_matrix[i,:] += learning_rate * (error * item_matrix[:,j])

      item_matrix[:,j] += learning_rate * (error * user_matrix[i,:])

      # прогнозирование рейтингов для всех пользователей и предметов

      predicted_ratings = np.dot(user_matrix, item_matrix)

      # рекомендация предметов для конкретного пользователя

      user_id = 0

      recommended_items = np.argsort(predicted_ratings[user_id])[::-1]

      print("Рекомендации для пользователя", user_id)

      print(recommended_items)

      В этом примере мы использовали матричную факторизацию для построения рекомендательной системы. Мы инициализировали матрицы пользователей и предметов случайными значениями и обучили их на основе известных рейтингов пользователей и предметов. Затем мы использовали полученные матрицы, чтобы прогнозировать рейтинги для всех пользователей и предметов, а затем рекомендовали предметы на основе этих прогнозов для конкретного пользователя. В реальных системах могут использоваться более сложные алгоритмы и более разнообразные данные.

4. Пример кода «Автоматическое определение эмоций».

      Описание процесса.

      Импортируем необходимые модули из TensorFlow.

      Создаем модель, используя сверточные нейронные сети. Модель принимает входные данные в виде изображения размером 48х48х1 пикселей. Слои Conv2D, BatchNormalization и MaxPooling2D используются для извлечения признаков из изображения. Слой Flatten преобразует полученные признаки в одномерный вектор. Слои Dense, BatchNormalization и Dropout используются для классификации эмоций на 7 категорий (счастье, грусть, злость и т.д.).

      Компилируем модель, указываем оптимизатор, функцию потерь и метрики.

      Обучаем модель на обучающем наборе данных с использованием валидационного набора.

      Оцениваем точность модели на тестовом наборе данных.

      Используем модель для предсказания эмоций на новых данных.

      import tensorflow as tf

      from tensorflow import keras

      from tensorflow.keras import layers

      # Создание модели

СКАЧАТЬ