Yapay sinir ağları ile birden fazla sonuça ulaşmak


#1

Veri madenleri ile yada birden fazla veri girişi ile yine birden fazla sonuça ulaşmak için yapay sinir ağı oluşturabilir miyiz yada bu nasıl oluşturabiliriz. İlk hafta eğitimi tamamladım. Kendime bir ödev vererek bir örnek hazırladım.kendimi test etmek için. Bu hazırladığım örnek geçerli bir örnek midir ? eleştiri ve değerlendirmelerini bekliyorum. Saygılar…


#2

Veri olduğu müddetçe birden fazla sonuca ulaşmak mümkündür . Aslında bu durum nxn confusion matrisini ifade etmektedir. 2x2 boyuttan nxn boyutuna güncellenen confusion matristeki tek sorun specificitty hesaplamaktır ki ona yönelik sunulan formüllerde mevcut (nxn’in 2x2’ye indirgenmesi haricinde- bu yöntem yanlıştır). Kurguladığınız model “model” olarak bakıldığında (hatta yol haritası demek daha doğru) bir sıkıntı gözükmüyor. Mesele zaten bu yol haritasını ANN yapısı altında yeniden tanımlayabilmekte. Kolaylıklar dilerim.


#3

"Orange data mining : Open source machine learning and data visualization " yazılımı ile algoritmaları test/simülasyon edebilirim. bir sonuca ulaşabileceğimi umuyorum. Fakat Pyhthon kod yazılımı ile bütünlüğü nasıl sağlayacağımı bulmalıyım. Bunun içinde daha çok çalışmalıyım.


#4

Verdiğiniz örnek için stok-market analizi başlığında aradığınızda pek çok açık kaynak proje görebilirsiniz, bunların da çoğunluğu python tabanlı, örnek oluşturması açısından inceleyerek probleminize uyarlayabilirsiniz. (Anladığım kadarıyla fiyatı değil alıma göre en çok satılanı tahmin etmeye çalışıyorsunuz veri akışına göre farazi bir fiyat tahmini yapıp satım vb miktarı ile ilgili çıkarımda bulunmak mümkün olabilir/olmaya da bilir… veriye bağlı)
Python Sckit Learn kütüphanesini tavsiye ederim,
https://towardsdatascience.com/stock-prediction-in-python-b66555171a2 rehber olması umuduyla ekliyorum, kolaylıklar dilerim.