Скачиваний:
5
Добавлен:
17.06.2023
Размер:
656.49 Кб
Скачать

Лабораторная работа № 1

Создание и обучение нейронной сети в Microsoft Machine Learning Studio

Задание на лабораторную работу:

  1. Зайти на сайт Microsoft Machine Learning Studio – https://studio.azureml.net/

  2. Справа нажать Sign Up и выбрать средний тарифный план ($0 в месяц).

  3. Войти под учетной записью Microsoft, если она есть, или создать учетную запись.

  4. После входа в Microsoft Machine Learning Studio в меню слева выбрать пункт DATASETS, затем внизу нажать кнопку + NEW:

  1. В появившемся меню выбрать DATASET, затем FROM LOCAL FILE:

  1. В появившемся окне нажав кнопку Выберите файл найти и выбрать в файловой системе файл life_exp.csv, в поле Enter a name for the new dataset ввести имя блока данных (например, life_exp), затем нажать кнопку с галочкой в нижней правой части окна:

  1. В меню слева выбрать пункт EXPERIMENTS, затем внизу нажать кнопку + NEW:

  1. В появившемся окне выбрать пункт Blank Experiment:

  1. В появившемся редакторе экспериментов в заголовке вместо «Experiment created…» ввести осмысленное название эксперимента, например, «Предсказание продолжительности жизни»:

  1. В левом меню редактора экспериментов открыть Saved Datasets -> My Datasets и перетащить блок данных life_exp в рабочую область (справа):

  1. В меню слева при помощи строки поиска найти блок Select Columns in Dataset, перетащить его в рабочую область права, соединить с блоком life_exp:

  1. Выделить элемент Select Columns in Dataset и в меню свойств справа нажать на Launch column selector:

  1. В появившемся окне выбрать столбцы, указанные на скриншоте ниже (вместо столбцов, кончающихся на Female, можно выбрать аналогичные, но кончающиеся на Male):

  1. В меню слева при помощи строки поиска найти блок Split Data, перетащить его в рабочую область права, соединить с блоком Select Columns in Dataset:

  1. Выделить элемент Split Data и в меню свойств справа ввести 0.8 в поле Fraction of rows и произвольную последовательность цифр в поле Random seed:

  1. В меню слева при помощи строки поиска найти блоки Neutral Network Regression и Train Model, перетащить их в рабочую область права и соединить, как показано на скриншоте:

  1. Выделить элемент Train Model и в меню свойств справа нажать Launch Column Selector. В появившемся окне в поле справа ввести LifeExpectancyFemale, нажать галочку в правом нижнем углу:

  1. В меню слева при помощи строки поиска найти блоки Score Model и Evaluate Model, перетащить их в рабочую область права и соединить, как показано на скриншоте:

  1. В нижней части экрана нажать кнопку Run для запуска модели:

  1. После того, как модель закончит работать, выбрать блок Evaluate Model, нажать на правую кнопку мыши, выбрать Evaluation Results -> Visualize:

  1. В появившемся окне оценить ошибку полученной нейронной сети (Mean Absolute Error и Root Mean Squared Error), записать результаты в таблицу ниже:

  1. В рабочей области выбрать блок Neural Network Regression и поменять параметр Number of hidden nodes на другое число в соответствии с таблицей ниже:

  1. Еще раз запустить модель, нажав Run в нижней части экрана, после этого снова выполнить визуализацию результатов, сравнить начальным случаем и записать в таблицу ниже:

Таблица:

Число нейронов в скрытом слое

Mean Absolute Error

Root Mean Squared Error

100

80

60

40

20

5

В отчете необходимо представить итоговую схему эксперимента, заполненную таблицу, а также вывод о том, какое число нейронов в скрытом слое лучше использовать в данном случае.

Соседние файлы в предмете Искусственный интеллект в сетях и системах связи