(Анализ данных ч.3)
Друзья, уже ни для кого не секрет, что в настоящее время методы Искусственного Интеллекта (ИИ) прочно вошли в жизнь инженеров и исследователей данных для решения широкого спектра задач. Engee, как современная среда разработки, предлагает удобный фреймворк для машинного обучения, что мы демонстрируем в новом примере.
В продолжение нашего сериала из области обработки данных мы обучим на их основе нейросетевую модель. В примере использован метод скользящего окна для разделения выборки на наборы данных, а также определены параметры модели, и все это для одной финальной цели: получение точного прогноза поведения данных на несколько шагов вперед.
После обновления вашей папки
start (т.е. запуска скрипта Start.ngscript), пример будет находиться по адресу /start/examples/data_analysis/neural_net_learning в файловом браузере Engee.В отличие от классических фреймворков для ИИ, Engee позволяет в одной среде объединить как нейросети, так и имитационные модели сложных систем для системной проверки ваших алгоритмов на работоспособность (компьютерное зрение, интеллектуальные системы управления, цифровые системы). Подобный подход позволяет в рамках модельно-ориентированного проектирования сократить сроки и стоимость разработки систем, а также повысить их надежность за счет виртуальных испытаний.
Приглашаем и Вас начинать осваивать ИИ вместе с Engee!