Tutto
Giusto.
Ciao
tutti.
Mio nome È Scott Allen.
Io sono a Sistemi Ingegnere A JMP.
Io sono andando A Essere presentando a neurale rete messa a punto aggiungere- In
Quello Io ho sviluppato davvero a aiuto sviluppare neurale rete modelli
In UN automatizzato modo A costruire molti modelli,
Trovare fuori Quale parametri Sono maggior parte efficace In edificio IL migliore modello.
Che cosa Id Piace A Fare è solo un piccolo riassunto
SU motivazione per edificio Questo aggiungere- In.
Io sono andando A Fare Forse a procedura dettagliata, il descrizione,
cosa c'è andando SU In IL sfondo Quando Voi correre IL aggiungere- In
E Poi spettacolo a utilizzo caso per Esso. A campione flusso di lavoro.
Poi avvolgi davvero su con Alcuni lezioni imparato.
Questo era Mio Primo grande sceneggiatura progetto, COSÌ certamente imparato a quantità lungo IL modo.
Mi piacerebbe A condividere Quello E Poi COME BENE COME cosa c'è Prossimo.
Primo, Appena I Volere A prenditi 3, 4 minuti qui
Appena SU IL sfondo E motivazione.
Molto Di altro macchina piattaforme di apprendimento in JMP Avere Alcuni tipo di
parametro messa a punto funzione,
se suo a messa a punto tavolo Quello Voi creare al di fuori IL piattaforma,
Piace In bootstrap foresta O potenziato alberi, O UN integrato messa a punto progetto
come in supporto vettore macchine E IL nuovo XGBoost piattaforma.
Ma c'è non uno per neurale reti.
Quello guidato A Alcuni clienti con cui lavoro chiedendo informazioni al riguardo.
"È Questo qualcosa questo è disponibile?
Sono Là script fuori Là Quello Noi Potere utilizzo?
È Là UN aggiungere- In?"
Là Sono a pochi cose fuori Là, Ma Forse non qualunque cosa In uno posto.
Poi SU a personale livello, Io ho Mai intrapreso a grande sceneggiatura progetto.
Io ho Fatto Alcuni piccolo JSL script per automatizzare flussi di lavoro,
O A pulito su dati, Ma I avevo Mai costruito UN applicazione.
Questo era, io Veramente ricercato a progetto A aiutami a imparare.
I usato Questo COME UN scusa A Imparare JSL.
IL neurale rete piattaforma in JMP è davvero potente,
E COSÌ Malato Appena lancio Esso Veramente presto.
Io sono Sicuro Se tu hai visto Esso...
I Volere menzione I Sono utilizzando JMP PRO versione 17.1 .
Questo è Dove Tutto IL test ha accaduto per Questo aggiungere- In.
I Avere non andato indietro molti versioni.
I volevo suggerire Se Voi Sono andando A usa questo
Voi Bisogno A Avere JMP PRO E A meno versione 17.1.
IL JMP neurale piattaforma di rete È Veramente potente
E I Appena Volere A Prendere a pochi minuti a andare Attraverso Che cosa Questo sembra Piace.
I pensare tutti ha...
Se tu hai usato neurale reti, tu hai andato Attraverso questo flusso di lavoro
E suo a Veramente Carino flessibile piattaforma per in via di sviluppo questi modelli.
Voi Potere inizio spento con un modello di base E Forse tu sei non soddisfatto
con IL prestazione Di tuo modello In Questo caso.
Voi Potere Appena andare Indietro A IL lancio del modello E Voi Potere regolare IL parametri Qui.
Voi Potere andare E generare un altro modello.
Suo facile da inizio cambiare questi parametri
E scoperta modelli Quello Potrebbe Essere IL maggior parte appropriato per tuo sistema.
Ma Là Sono a quantità Di opzioni In Qui.
Tu hai avuto diverso numero Di nodi, tu hai avuto uno O due strati,
c'è potenziamento opzioni COME BENE COME a quantità Di diverso montaggio opzioni.
Voi non Sempre Sapere...
Suo non Sempre chiaro Quale Di questi parametri che devi modificare
In ordine A Ottenere IL migliore modello per IL dati tavolo Quello tu sei lavorando In
E IL predittori Quello tu sei utilizzando.
Suo non Sempre chiaro Se regolazione a parametro
È andando A Guida A a Meglio modello.
Voi Appena regolare su un e giù, Forse Prendere grande passi
A figura fuori cosa c'è andando SU.
Lo fa richiedere a quantità Di manuale aggiustamenti di IL utente
In ordine A generare questi modelli.
Essi Sono bello veloce, COSÌ suo non tempo- consumando A creare questi
Ma esso d SÌ richiedere a quantità Di clic.
Mio obiettivo Qui E Alcuni Di Mio ispirazione era Veramente A fornire a separare piattaforma
per messa a punto E valutazione quelli neurale rete modelli.
I era Anche ispirato Là erano Alcuni messa a punto script fuori Là.
Nick Shelton avevo a sceneggiatura Quello volevo aiuto Voi costruisci quel tavolo
E correre Esso E valutare quelli modelli.
Segno Bailey avevo sviluppato UN aggiungere- In per Questo COME BENE,
E Là erano s alcuni comunità post Quello erano provando a f figura fuori Come A fai questo.
Quelli erano Tutto Alcuni di partenza punti per Questo aggiungere- In.
Poi I Veramente Piace IL XGBoost aggiungere- In interfaccia.
Suo Veramente pulito, suo avuto Alcuni grafico uscite
E suo Veramente facile A navigare E lascia Voi auto melodia quelli reti.
IL aggiungere- In Quello Io sono in via di sviluppo non è auto messa a punto,
suo Veramente Di più Di a bruto forza metodo.
Appena costruire molti Di modelli E Poi Avere a grafico interfaccia Là
A aiutami O Trovare IL migliore uno per tuo sistema.
Andiamo andare SU E mossa su t o Appena Che cosa IL aggiungere- In fa E Come A utilizzo Esso.
A lancio IL aggiungere- In, Appena Piace maggior parte aggiungere- ins,
Voi andare A IL aggiungere- In menu, E suo chiamato Neurale Rete Accordatura.
Quello prende Voi A IL lancio dialogo.
Questo dà Voi a ruolo di colonna interfaccia è molto simile
A molti altro piattaforme.
Noi Potere Appena selezionare tutti o f Nostro fattori Qui E Nostro risposta.
Attualmente, Esso consente a separare Y risposta,
E Esso Potere Essere O continuo O categorico.
IL aggiungere- In attualmente soltanto ha IL due convalida metodi,
COSÌ Voi Potere specificare a convalida colonna con Entrambi convalida e test.
Impostazioni Se Voi Avere Quello, Se Voi non, suo Appena andando A Fare a casuale trattenere,
IL predefinito per t Lui neurale rete.
Poi Voi Potere specificare E commutare O commutare IL informativo mancante COME BENE.
Ma BENE Appena andare con Questo per Ora.
Noi clic OK, E Quello prende Voi A IL messa a punto lancio.
Questo messa a punto dialogo, Primo, dà Voi a poco morso Di informazioni
Di cosa c'è In IL dati tavolo E Che cosa Voi specificato COME colonna ruoli.
Giusto Ora noi abbiamo avuto IL dati tavolo qui, IL modello convalida metodo,
COME BENE COME se O non Noi Avere informativo mancante SU O spento.
Poi noi abbiamo avuto IL DOE opzione.
Che cosa Questo aggiungere- In Volere Fare, È Aspetto A Tutto IL parametro intervalli Quello tu hai impostato
E creare a veloce, flessibile, spazio- riempimento progetto.
Veramente IL soltanto progetto specificazione Voi Bisogno
È A impostato IL numero Di prove In Questo progetto.
In Questo caso noi abbiamo avuto per impostazione predefinita suo andando A Essere impostato A 20,
E ci sono Alcuni regole Di pollice.
Forse Voi Volere A specificare A meno 10 trattamenti In Questo progetto
per ogni fattore Quello tu sei guardare A, Ma suo completamente su A IL utente,
E COSÌ BENE Venire Indietro E regolare Quello Se Noi Bisogno A.
Voi Potere Anche replicare Questo progetto con a diverso casuale seme.
In Alcuni casi Se Voi Volere A Vedere Come robusto Voi Potrebbe Essere
A certo parametri, Voi Potere correre IL Stesso neurale rete modello 20 volte,
Ma Tutto con diverso casuale semi A Vedere Come robusto IL modello È A Quello.
Poi Voi Potere commutare se O non Voi Volere A Vedere IL DOE dialogo Quello spettacoli su.
Una volta tu hai andato Attraverso il Dipartimento dell'Energia opzioni Qui,
Voi Potere Venire giù A IL neurale rete messa a punto.
I provato A rimanere bello VERO A IL originale piattaforma
In IL neurale rete di usando simile lingua E opzioni Qui.
Questo È Dove Voi andare, un e Invece Di specificando a separare valore
per uno Di questi parametri, erano andando A specificare a allineare.
Anche, Io sono limitante a poco morso IL disponibile opzioni
per IL tipo Di neurale rete Quello tu sei andando A creare.
In Questo caso Voi Potere generare a separare nascosto strato,
Voi Potere generare due nascosto strati, O uno nascosto strato con potenziamento.
Attualmente, IL neurale rete piattaforma non lo fa permettere
a secondo strato con potenziamento.
Se Voi Tentativo A Fare Quello In IL neurale rete piattaforma,
Esso Volere Dare Voi a avvertimento detto Quello suo andando A ignorare Quello secondo strato.
In Questo aggiungere- In, I Appena Fare Esso COSÌ Quello Voi zero fuori Tutto quelli secondo strati
Quando Voi attivare potenziamento.
In Questo caso erano andando a questo esplorare Questo dati tavolo a morso
e forse erano andando A impostato Alcuni Largo allineare Di messa a punto parametri.
Io sono andando A andare da 0-9 SU ogni Di quelli funzione di attivazione numero Di nodi.
Sopra SU IL montaggio opzioni, Voi non Avere A necessariamente
sapere cosa Potrebbe Essere migliore per tuo sistema, Voi Potere Appena selezionare loro
A Essere parte f IL DOE, O In IL caso
di questi trasformare covariate E robusto adatto opzioni.
Voi Potere commutare loro A Sempre Essere spento, Sempre Essere SU, O includere nel DOE.
BENE includere Entrambi Di quelli In IL DOE per Questo esempio.
Pena metodi.
Voi Potere test Qualunque O Tutto IL diverso metodi.
Se Voi non specificare Qualunque pena metodo, Esso Volere correre
IL predefinito pena metodo al quadrato.
Ma erano andando A controllo Tutto Di quelli.
Voi Potere Anche specificare IL numero Di tour per modello.
In retrospettiva, I probabilmente non l'ha fatto Bisogno A aggiungere Questo
ma perché Voi Potevo Fare qualcosa simile di Appena replicando Tutto Di IL disegni
E vedere IL risultati da ogni Di quelli modelli.
Ma suo Qui In caso Voi Volere A regolare IL numero Di tour.
Voi Potere Anche specificare a casuale seme.
In Questo caso, Io ho ottenuto, 3,4,5,6. Sei diversi fattori In Questo progetto,
e così Io sono Appena andando A Forse girare a t il suo su A 60.
Io sono andando A creare 60 modelli.
Prima I clic Correre, Io sono g oing A parlare a poco morso Di
cosa c'è andando SU Quando Voi clic Correre.
IL Primo cosa Quello succede quando y O clic Correre,
È suo andando A creare a fattore tavolo con soltanto IL selezionato parametri.
Lo selezioniamo.
In Questo caso lo farà creare a fattore tavolo con separare- strato nodi,
Tutto Di IL diverso montaggio opzioni.
Suo non andando A Mettere IL seconda l Ieri O Qualunque Di IL potenziamento parametri
in IL fattore tavolo.
Allora io sono andando A creare a tabella delle risposte Dove IL formazione, convalida,
E test R- quadrato i valori sono specificati
a e Poi suo andando A combinare quelli in a separare tavolo.
Questo È Che cosa IL campione DOE tavolo Volere Aspetto Piace.
Suo Appena andando A Avere IL risposte COME IL R- quadrato valori
E Poi Tutto IL diverso parametri.
Poi questi Appena Ottenere passato in IL neurale rete piattaforme riga- di- riga,
E IL risultati spettacolo su In IL dati tavolo.
Appena Piace erano detto, ogni Di quelli corre In IL progetto È andando A andare in IL
neurale rete modello piattaforma in sequenza E Poi Noi Avere a poco dialogo scatola
questo è andando A indicare IL complessivamente processo.
In IL caso Di Veramente lungo- corsa neurale reti,
suo Bene A Appena Vedere Come velocemente IL Totale progetto È andando A andare.
I volevo raccomandare Prima specificando a grande numero Di prove In Questo progetto
Quello Voi correre uno O due avanti Di tempo Appena A Vedere
Come lungo loro sono andando A Prendere.
Se Voi Avere abbastanza piccolo dati impostato, Poi Essi andare bello velocemente, Ma Se Voi Avere
a complesso dati impostato, Essi Potere Prendere A volte abbastanza a Mentre A correre.
In Questo caso Io sono Appena usando a campione dati impostato da IL campione dati impostato biblioteca.
Questo tavoletta produzione.
Suo non IL migliore dati impostato A correre per neurale reti Appena Perché
Là non sono a Totale quantità Di osservazioni, Ma Io sono usando Esso solo b perché
IL neurale reti correre Veramente presto.
In Questo caso, Se erano soddisfatto con Tutto Di IL specifiche
Quello Noi Avere In Nostro modello, Noi Potere Appena andare avanti E clic Correre.
Che cosa Questo ha Fatto È suo creato Quello progetto tavolo
E Ora suo passando Attraverso ogni Di quelli prove
in t Lui neurale rete piattaforma E dare UN produzione.
Se Noi Aspetto A IL casa finestra, Tutto Questo ha Fatto È suo preso
Quello messa a punto risultato tavolo E Io ho nascosto Esso
E I Appena portare io t fuori in IL Stesso finestra Qui.
Andiamo Appena andare SU A IL Prossimo uno.
Noi Potere lavoro Attraverso Quello dati tavolo Qui, COSÌ suo interattivo.
Che cosa Voi Primo Vedere su Qui È grafico costruttore rapporto.
T il suo spettacoli Voi Tutto Di tuo diverso parametri,
COSÌ IL diverso attivazione funzioni COME BENE COME IL numero Di nodi
È IL scala, E Come IL convalida R- quadrato cambiamenti
con rispetto A ogni Di quelli individuale parametri.
In IL caso Di categorico parametri, tu g E a scatola complotto mostrando IL differenza
In IL valori Questo modo.
Noi Potere Vedere In Questo caso Forse per robusto adatto,
suo avuto a più ampio allineare, Ma SU media è g oing A Essere Meglio.
IL mediano valore È Meglio.
È più alto R- al quadrato.
Noi Potere Anche Aspetto giù Qui A IL tabella dati,
suo andando A ordinare IL dati tavolo di IL convalida R- quadrato
E Esso Appena sfumature quelli a più profondo viola a seconda SU IL valore.
Andiamo Vedere.
Possiamo usare...
Uno motivo I Appena tenuto Questo dati tavolo COME Esso È,
È Noi Potere esplorare Esso Appena Piace Noi esplorare Qualunque dati tavolo In JMP,
COSÌ Voi Potere Aspetto A colonna intestazioni O Voi Potere lancio grafico costruttore
O Fare vario analisi SU Questo dati tavolo COME Esso È Giusto Qui.
Là sono un pochi aggiuntivo dati colonne O colonne Quello Sono aggiunto
A Questo dati tavolo.
Uno, Esso registrazioni IL casuale seme.
Se Voi Volere A riprodurre Questo, Voi Sapere Che cosa casuale seme è stato utilizzato
In generando IL n europeo rete modelli, spettacoli Voi IL informativo mancante,
spettacoli Voi IL trascorso tempo per ogni Di IL modelli.
Se Voi Sono edificio grande modelli O Voi Potrebbe Volere A minimizzare la r in anticipo,
Poi Voi Potere Ottenere UN stimare il f Come lungo Esso Potrebbe Prendere per Voi A correre
aggiuntivo modelli.
nDOE Appena registrazioni Che cosa DOE era correre.
Questo era IL Primo, COSÌ Esso ottiene a 1.
COME tu lo farai Vedere Noi Potere correre a secondo E terzo, E Voi Potere Poi utilizzo quelli
COME Alcuni strumenti grafici.
Anche racconta Voi IL tipo Di neurale rete Quello era correre.
Se Esso era separare- a strati, raddoppiare- strato,
O a separare- strato con potenziamento.
C'è a coppia Di altro
colonne Quello Sono aggiunto.
Questo fattore colonna Appena lascia Voi tenere traccia Di IL fattori
Quello erano usato In IL progetto In caso Voi Volere A confrontare modelli
Quello Avere diverso fattori Quello erano usato Invece Di Appena parametri,
poi Anche a riga colonna.
IL Prossimo passi COSÌ Noi Potere continuare edificio fuori.
Forse In Questo caso erano esplorare IL parametri.
Ora noi abbiamo avuto a linea di base Di a separare neurale rete
E Forse Noi Volere A Vedere Come Questo confronta A a due- strato neurale rete.
Noi Potere andare Indietro A IL messa a punto lancio Quale era Appena ridotto al minimo.
Voi Potere Vedere Quello Tutto Di Questo rapporto, IL grafico costruttore rapporto
COME BENE COME IL tavolo Sono solo un appeso A IL messa a punto lancio.
Noi Potere andare Indietro su a t il suo messa a punto lancio E Forse I Volere A Aspetto A
due nascosto strati.
BENE andare A due, E Ora Malato Mettere In a allineare Di
quelli risultati O quelli parametri E Mantenere qualunque cosa altro IL Stesso.
Voi Potere Vedere suo andando A precarico IL casuale seme Quello I generato
In IL Primo DOE Appena A Fare Sicuro tutto è usando IL Stesso casuale seme.
BENE Mantenere Esso A 60, Anche Anche se Noi Potrebbe Volere A aumento Esso
di a poco morso Da siamo un dding Alcuni Di più fattori,
Ma Mantenere Esso semplice, BENE vai e basta con 60.
Un altro cosa Appena A menzione È, In IL caso suo probabilmente bello
Basso probabilità t ha Tutto Di questi volevo Essere impostato A zero In a progetto,
Ma Se Essi Sono lo farà Appena andare A IL predefinito con JMP,
Quale È a separare ore 10 strato.
Voi non Avere A preoccupazione Di avendo a neurale rete con zero strati
O zero nodi.
Se erano soddisfatto con Questo, erano Appena andando A clic Correre.
Mentre Questo È corsa, Io sono Appena andando A Portare su IL casa finestra.
Voi Potere Vedere Che cosa suo facendo.
Noi abbiamo avuto Nostro originale messa a punto risultato tavolo Qui,
E suo costruito a secondo t il suo/la sua risultato tavolo,
e quando suo fatto, io t Appena aggiunge Quello A Nostro originale tavolo.
Ora I Potere Vedere In arancia, È Tutto Di quelli secondo- strato modelli.
Noi Potere Vedere In Questo caso, Forse avendo due strati
era non molto benefico In Questo caso.
Aspetto Piace In bello tanto Tutto casi, quelli neurale reti Sono non COME Bene.
Poi Forse Appena A girare questo fuori, erano andando A andare
e costruire alcuni neuroni reti con potenziamento.
Potenziamento È a Veramente Carino modo A aumento IL previsione energia Di Nostro modello.
Erano andando A specificare Alcuni potenziamento livelli da 1-10, COME BENE COME
IL apprendimento valutare da 0,1 A 1.
Una volta Ancora Nostro casuale seme È lo stesso, E questi Sono andando A Prendere
a poco morso più a lungo, COSÌ Io sono Appena andando A diminuire il numero Di corre
Appena In IL interesse Di tempo.
Noi Potere clic Correre Qui, Noi Ottenere Nostro dialogo scatola Quello racconta noi
Nostro complessivamente progressi, E Noi Potere Vedere questi In IL casi
Dove noi abbiamo probabilmente avuto molti Di potenziamento, Essi Potrebbe Essere prendendo a poco morso Di tempo.
In Questo caso potenziamento neurale reti, O neurale reti Quello avevo potenziamento
Sono Ora Questo viola, E Noi Potere Vedere In bello tanto Tutto IL casi
viola È più alto, particolarmente Quando Esso sembra Piace
Noi Potere Vedere di questi scatola trame COME BENE.
Poi Noi Potere Anche Vedere in t il suo caso Sopra Qui Nostro potenziamento.
Forse Noi non ho trovato IL massimo numero Di potenzia,
Esso sembra Piace Esso continua andando su,
COSÌ Noi Potrebbe Volere A aggiungere Alcuni aggiuntivo potenziamento strati O Forse
Nostro apprendimento valutare È migliore A Questo mezzo A alto valore
Invece Di A IL più basso apprendimento valutare valori.
IL Prossimo cosa Noi potrebbe w SU A Fare una volta Noi Avere Questo iniziale visualizzazione
Di Nostro sistema, È A correre a pochi Di questi neurale reti E confrontare loro.
Noi Potere Fare Quello a pochi modi.
Noi Potere Aspetto In Nostro tavolo qui un e correre O E selezionare Alcuni neurale reti
basato SU IL grafico, E Voi Potere Vedere loro sono evidenziando giù sotto
In Nostro dati tavolo COME BENE.
Forse Che cosa Noi Volere A Fare È correre IL superiore quattro O cinque.
I Volere A correre IL superiore cinque.
Io non Avere A andare Indietro in IL neurale rete piattaforma A Fare Questo,
I Potere Appena correre Esso di cliccando Questo pulsante, correre selezionato modelli.
Ora suo andando A correre quelli Indietro in IL neurale rete piattaforma
E Dare noi a poco produzione Quello spettacoli noi IL riga In Nostro dati tavolo Quello era correre.
Questo È Appena IL standard neurale rete produzione Ora.
Noi passaggio Attraverso IL Stesso casuale seme, COSÌ Se Noi Prendere a Aspetto a valori R-quadrati,
erano andando A Ottenere IL Stesso neurale rete Quello era sviluppato
Perché erano usando Quello, passando Attraverso Quello Stesso seme.
Poi Noi Potere Venire Attraverso E Noi Potere Prendere a Aspetto a più...
O IL Di più riepilogo statistica valori O IL attuale contro previsto,
O Ottenere IL profiler.
Qualunque cosa Noi Potrebbe Volere A fare a confrontare questi neurale reti.
Uno altro cosa Noi Potrebbe Volere A Fare A Questo palcoscenico
È creare Alcuni aggiuntivo visualizzazioni.
Noi Potere andare Attraverso E Noi Potere spettacolo Questo messa a punto tavolo.
Se Noi non Volere A lavoro su di me t Qui, Noi Potere Appena non nascosto Esso,
E Ora noi abbiamo avuto a dati tavolo Quello Noi Potere utilizzo,
E Noi Potere andare in grafico costruttore E Forse Noi Volere A
Prendere a Aspetto A convalida contro formazione R- quadrato
Appena A Vedere Come questo è guardare, O Noi Potere andare Attraverso.
Perché noi abbiamo avuto IL numero Di DOE, possiamo traccia Come Nostro neurale reti
Avere migliorato con Nostro messa a punto.
I Potere andare in grafico costruttore E I Potere utilizzo Quello nDOE,
E Forse Noi Volere A Aspetto A formazione e convalida R-quadrato,
Noi Potere giro SU scatola trame E Noi Potere Vedere Come Nostro messa a punto ha progredito Sopra tempo
con ogni successivo progetto Quello Noi corso.
Altro opzione È Se Voi Volere A Fare Alcuni Di più analitico tipo analisi Qui,
Noi Potere andare in screening E Noi Potere correre predittore screening.
Noi Potere Prendere Tutto Di quelli parametri, carico loro In COME predittori,
E guardare Nostro formazione E convalida R- al quadrato.
Clic OK, E Ora Noi Potere Vedere Quale fattori Potrebbe Essere maggior parte influente
nel formazione O convalida.
Non sorprendentemente, quelli apprendimento tariffe E potenziando un Rif Bene A Questo convalida.
C'è NO FINE A Che cosa analisi Voi Potrebbe Volere A Fare,
SU Qui suo Appena Che cosa tuo obiettivo Di IL neurale rete era
E Dove Voi Volere A andare con Esso.
Ma Voi Potere Fare Quello Tutto in t il suo dati tavolo Quale Ora ha 160 neurale rete modelli.
Forse questi neurale rete modelli Prendere a poco morso Di tempo,
quindi un altro cosa Voi Potere Fare È Noi Potere Appena salva Questo.
I Volere A andare file, e io Potere salva Questo.
Io sono solo g oing A salva Esso A Mio tavolo da lavoro come T il suo/la sua Risultati.
I Potere Venire Indietro A Questo Dopo.
Ora Quello Io ho avuto Esso salvato, Io sono andando A vicino Questo.
Uno cosa Quello tu lo farai Ottenere a avvertimento, Quando Voi vicino Esso.
Voi Dovrebbe Appena nascondere Questo dati tavolo.
Se Voi vicino Esso, suo andando A Prendere Esso fuori Di IL neurale rete piattaforma
E Voi non Essere capace A continuare tuo lavoro,
Ma Voi Potere nascondere Esso.
Quando Voi Ottenere Indietro A IL aggiungere- In, Quando Voi vicino Questo finestra,
suo Appena andando A ricordare Voi .
Puoi vicino Esso senza risparmio O Voi Potere cancellare A andare Indietro E salva Esso.
Erano Appena andando A clic OK.
Quando I salva Questo messa a punto tavolo per Dopo, COSÌ Che cosa I Potere Fare È,
È Ora I Potere rilancio Quello aggiungere- In E I Potere andare in IL messa a punto aggiungere- In,
clic OK.
Ma Invece Di reimpostazione Qualunque parametri E cliccando Correre, I Potere andare A Carico.
Che cosa I Potere Fare È I Potere carico a precedentemente salvato messa a punto tavolo,
E Che cosa Questo fa È permettere Me In IL caso Di neurale reti
Quello Prendere a lungo tempo, Voi non Avere A inizio Sopra da graffio.
Voi Potere Appena Mantenere edificio SU IL tavolo Quello Voi ricercato, O Forse Voi Fare
Alcuni aggiuntivo analisi non in linea E Volere A Venire Indietro In
E costruire Alcuni Di più modelli, COSÌ Voi Potere andare Attraverso E Quando Voi specificare
Tutto IL diverso parametri E numero Di messa a punto corre Voi Volere A Avere,
suo Appena andando A continuare aggiunta Esso A Questo tavolo.
Con Quello andiamo minimizzare Questo.
Questo è presto correre Attraverso di un LL IL diverso opzioni
In Questo messa a punto tavolo.
Suo Veramente a bruto forza modo.
Voi Potere Vedere c'è NO auto melodia. Giusto Ora suo Appena corsa
Tutto quelli diverso parametro combinazioni dare Voi UN idea
di dove tuo ottimale modello Potrebbe Essere .
Come Voi Potrebbe lavoro Questo in tuo flusso di lavoro COSÌ Voi Potere esplorare quelli parametri,
Questo È essenzialmente Che cosa Noi fatto Oggi.
Noi guardato A separare- strato modelli, Noi guardato A modelli con due strati.
Separare- strato con potenziamento.
Un altro cosa Voi Potrebbe Fare È andare Indietro E Dire,
"IN Lui, Dove Sono Mio ottimale modelli?"
Loro sono Qui.
I Potere andare Indietro A IL messa a punto lancio E Forse I Volere A ricreare quelli modelli
E andare Di più in direzione Questo allineare.
Esso sembra Piace Sono dentro IL mezzo allineare Qui, È ottimale,
COSÌ Invece Di andando da 0-9, Forse I andare da 5-7 .
Lineare modelli Anche Potrebbe Essere migliore In IL mezzo,
E Forse IL gaussiana, ci sono Alcuni Bene quelli SU IL Sinistra,
COSÌ BENE andare da 1-8 O qualcosa Piace Quello, Sette O otto.
Poi Noi Potere Aspetto A Quale... In Questo caso, Là non era UN vantaggio
A avendo Esso SU O spento, COSÌ Noi Potevo Appena Avere quelli spento,
O spento O SU.
Ma Esso sembra Piace Forse In Questo caso IL peso decadimento era IL migliore metodo,
COSÌ Noi Potevo Appena includere Quello uno E Poi andare Attraverso
E costruire Alcuni Di più modelli con a stretto allineare Di quelli parametri.
Noi Potere Anche controllo parametro sensibilità A a casuale seme.
In Questo caso Noi Potere passaggio Attraverso O costante valori
o r a stretto allineare.
Voi Potere passaggio Attraverso a costante impostato Di parametri
Appena di collocamento ogni parametro pari A ogni altro,
E lo farà passaggio Quello Attraverso IL neurale rete COME cinque ogni tempo,
O Voi Potere Appena specificare IL minimo valore, E Quello Volere passaggio Esso Attraverso
COME a costante valore.
Se Noi ricercato A Noi Potevo Aspetto A
forse questo era a neurale rete Quello era uno Quello Noi identificato COME ottimale,
Ma I Volere A Vedere Come robusto Esso È A IL casuale seme.
Che cosa Noi Potere Fare È Noi Potere Appena Dire Appena correre Esso una volta,
Ma andiamo replicare Esso con 20 casuale semi.
Quello Potrebbe In realtà Prendere a poco morso Di tempo,
COSÌ andiamo andare giù A 10.
Poi Noi Potere...
In realtà, I non Volere A Fare Quello SU Questo uno,
Perché Io ho avuto Tutto quelli altri, Ma BENE Appena correre Questo.
Voi Potrebbe Volere A Fare Questo SU a pulito dati tavolo
Dove tu sei non aggiungendo Esso A IL progetto, Ma Noi Potere usa b perché Noi Avere
IL numero Di Fa Noi Potevo Trovare Dove Quello casuale seme era.
Noi Potere Vedere Qui, Tutto IL diverso casuale semi
E I Potere andare in grafico costruttore E I Potevo Appena Mettere In
IL formazione E convalida R- quadrati, E Poi I Potere utilizzo locale dati filtro Ora
SU Mio casuale seme A spettacolo qualunque cosa tranne IL uno Dove Noi avevo Tutto quelli.
Ora I Potere Vedere Come robusto Mio modello È A Quello casuale seme.
Questo è IL Stesso progetto Ora correre 10 volte,
E COSÌ SU media Noi Potere Vedere Che cosa IL mediano valore È
O IL allineare Di previsto risultati.
Poi infine, w e Potere carico quelli salvato dati tavoli.
Quelli Sono Veramente benefico per neurale reti che potrebbero avere
Veramente lungo informatica volte, COSÌ Voi Potere salva Esso spento
E Venire Indietro A Esso Dopo.
Quelli Sono Alcuni flussi di lavoro Quello potrebbe essere e utile A Voi COME Voi costruire
tuo neurale rete modelli.
I Appena Volere A avvolgere su con a pochi lezioni imparato.
Questo era IL Primo sceneggiatura progetto Quello I andato Attraverso
Quello sviluppato UN applicazione,
E COSÌ I pensare Questo È bello ovvio A nessuno questo è sviluppato qualsiasi JSL
O costruito Qualunque applicazioni, IL JMP comunità È Veramente
UN inestimabile risorsa.
I volevo Dire 95% Di Tutto Mio domande, I volevo Appena andare A IL comunità
E qualcuno altro avevo a simile problema.
Veramente raccomandare Se Voi Sono interessato In edificio aggiungere- ins,
edificio applicazioni, IL comunità È Veramente IL Primo posto A andare.
Veramente, tuo immaginazione E tuo obiettivi Sono IL limitante fattore
In in via di sviluppo questi applicazioni.
A simile con questo è Perché ci sono COSÌ molti possibilità,
Là era a Bisogno A Mantenere Questo concentrato.
In Questo caso, I Appena Avere... I pensare In uno iterazione
I avevo molti diverso uscite, diverso grafici,
Ma Essi non erano Veramente IL cuore Di IL applicazione.
Perché c'è COSÌ molti possibilità, Io davvero provato A Mantenere Questo concentrato
SU Appena dare Alcuni grafico produzione A navigare IL diverso modelli
E correre loro E identificare Quale Potrebbe Essere maggior parte appropriato.
Cosa c'è Prossimo?
I Veramente Volere feedback.
Suo egoista, Ma suo Che cosa I Veramente Volere.
I volevo Amore A ascoltare Come persone Potere utilizzo Questo, Come suo beneficiando loro.
Voi Potere Trovare Questo In IL comunità, In IL aggiungere- In sezione Di IL comunità.
Per favore Tatto gratuito A Fare a inviare Qui, raccontare Me Come tu sei usando Esso.
I Fare Avere a pochi conosciuto problemi, E COME I raccogliere Di più,
Io sono Sicuro suo non 100% insetto- prova, Ma Questo Volere Essere IL posto A andare
A Ottenere IL attuale versione Di IL componente aggiuntivo COME BENE COME capire Qualunque conosciuto problemi.
Ma Id Amore A ascoltare Come tu sei usando Esso,
E IL comunità È a Grande posto A Fare Quello.
I volevo Anche Piace A ascoltare idee SU aggiuntivo rapporti.
I tenuto Questo bello semplice, Ma Se Voi Trovare Quello c'è a rapporto
Quello tu sei generazione ogni tempo Voi correre Questo,
Id Piace A Sapere Che cosa Quello è un e Forse Noi Potere costruire Quello in IL aggiungere- In.
Io sono Anche andando A continuare debug.
Là Sono a pochi conosciuto problemi Quello Io sono lavorando Attraverso Giusto Ora,
E Poi Forse a più grande obiettivo È A Tentativo A Fare Quello auto melodia.
Invece Di facendo Questo bruto forza metodo, Forse inizio fuori con
un piccolo numero o f parametri, figura fuori Quale quelli
sono un che colpisce IL risposta IL maggior parte, E Poi avendo a diretto messa a punto.
Con Quello, Id Piace A Grazie per ascolto A Questo presentazione.
Questo È a Veramente divertimento progetto E I Speranza Voi Trovare Esso utile,
E volevo Amore A ascoltare Di Esso.
Grazie.
