Какой алгоритм машинного обучения выбрать? Здравствуйте.
Имеется таблица с большим количеством таких данных:
На входе массив с 5 элементами - [A,B,C,D,E]
На выходе массив с 4 элементами - [Q,W,R,T]
Где буквы A,B,C...... это числа в шестидесятиричной системе исчисления.
Подскажите пожалуйста, какой алгоритм или какую библиотеку машинного обучения использовать, чтобы натренировать нейтронную сеть, которая бы по входным данным выдавала выходные по моему примеру?
Пс: в машинном обучении сейчас полный ноль.
Какой алгоритм машинного обучения выбрать? Здравствуйте.
Имеется таблица с большим количеством таких данных:
На входе массив с 5 элементами - [A,B,C,D,E]
На выходе массив с 4 элементами - [Q,W,R,T]
Где буквы A,B,C...... это числа в шестидесятиричной системе исчисления.
Подскажите пожалуйста, какой алгоритм или какую библиотеку машинного обучения использовать, чтобы натренировать нейтронную сеть, которая бы по входным данным выдавала выходные по моему примеру?
Пс: в машинном обучении сейчас полный ноль.
Имеется таблица с большим количеством таких данных:
На входе массив с 5 элементами - [A,B,C,D,E]
На выходе массив с 4 элементами - [Q,W,R,T]
Где буквы A,B,C...... это числа в шестидесятиричной системе исчисления.
Подскажите пожалуйста, какой алгоритм или какую библиотеку машинного обучения использовать, чтобы натренировать нейтронную сеть, которая бы по входным данным выдавала выходные по моему примеру?
Пс: в машинном обучении сейчас полный ноль.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Для решения задачи обучения нейронной сети по вашему описанию данных, можно воспользоваться различными алгоритмами машинного обучения, такими как нейронные сети, метод опорных векторов (SVM), решающие деревья и другие.
Для начала, рекомендуется изучить основы машинного обучения и нейронных сетей. После этого, можно приступить к построению модели. Для этого можно воспользоваться популярными библиотеками для работы с нейронными сетями, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras и другими.
Рекомендуется провести предварительную обработку данных, преобразовав шестидесятиричные числа в числовой формат, который может быть понятен нейронной сети. Затем можно разделить данные на обучающую и тестовую выборку, обучить модель на обучающей выборке и оценить качество модели на тестовой выборке.
Для простых задач, возможно, будет достаточно простой нейронной сети с одним или несколькими скрытыми слоями. Однако, для более сложных задач и данных, может потребоваться использование более сложных архитектур и методов обучения.
В любом случае, рекомендуется изучить основы машинного обучения, нейронных сетей и практиковать на простых примерах, прежде чем приступать к решению вашей конкретной задачи.