ستقوم ببناء نموذج انحدار باستخدام مكتبة Keras للتعلم العميق، ثم ستقوم بتجربة زيادة عدد فترات التدريب وتغيير عدد الطبقات المخفية وسترى كيف يؤثر تغيير هذه المعلمات على أداء النموذج. سأرسل لك الخطوات بشكل منفصل مع كل مهمة حتى الانتهاء، وسوف تقوم بتوفير الكود والشرح لكل تعليمات.

تم بالفعل تحميل التعليمة البرمجية التالية لتنزيل مجموعة البيانات وتقسيم البيانات إلى تنبؤات وهدف:
[كتلة الكود]
Concrete\_data = pd.read\_csv('https://s3-api.us-geo.objectstorage.softlayer.net/cf-courses-data/CognitiveClass/DL0101EN/labs/data/concrete\_data.csv')
الخرسانة\_البيانات\_الأعمدة = الخرسانة\_الأعمدة

المتنبئون = الخرسانة\_البيانات[الخرسانة\_البيانات\_الأعمدة[الخرسانة\_البيانات\_الأعمدة != 'القوة']] # جميع الأعمدة باستثناء القوة
target =concrete\_data['Strength'] # عمود القوة
[/ كتلة الكود]

المهمة الأولى مدرجة أدناه:
أ. بناء نموذج أساسي
استخدم مكتبة Keras لبناء شبكة عصبية تحتوي على ما يلي:
- طبقة مخفية مكونة من 10 عقد، ووظيفة تنشيط ReLU
- استخدم محسن آدم ومتوسط ​​​​الخطأ التربيعي كدالة الخسارة.
1. قم بتقسيم البيانات بشكل عشوائي إلى مجموعات تدريب واختبار من خلال الاحتفاظ بنسبة 30% من البيانات للاختبار. يمكنك استخدام وظيفة Train\_test\_splithelper من Scikit-learn.
2. تدريب النموذج على بيانات التدريب باستخدام 50 عصراً.
3. قم بتقييم النموذج على بيانات الاختبار وحساب متوسط ​​مربع الخطأ بين قوة الخرسانة المتوقعة وقوة الخرسانة الفعلية. يمكنك استخدام الدالة mean\_squared\_error من Scikit-learn.
4. كرر الخطوات من 1 إلى 3، 50 مرة، أي قم بإنشاء قائمة بمتوسط ​​50 خطأ مربعًا.
5. قم بالإبلاغ عن المتوسط ​​والانحراف المعياري لمتوسط ​​الأخطاء المربعة.
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}