Witam, przymierzam się do projektu inżynierskiego, piszę generator diety www i chciałbym dowiedzieć się co jest łatwiejsze do zastosowania podczas wybierania określonych produktów, drzewo decyzyjne, czy sieć warstwowa jednokierunkowa?
Nie chciałbym się zbyt bardzo przy tym spocić :P
Dzięki za komentarze.
Pozwól, że wyprostuję, a nie krytyka od razu -.-
Pisząc to zdanie, że nie chcę się przy tym bardzo spocić, nie miałem na myśli całego projektu, bo gdzie php, javascript, html itd. itp., miałem na myśli część z algorytmem sieci warstwowej jednokierunkowej. A jak ty wyjmujesz z kontekstu 2 zdania to o co chodzi... Proszę Cię nie komentuj zbędnie mojego postu.
@ziben69 nie traktuj tego na serio - ten projekt jest okey jak na pracę inżynierską. nie jest to bynajmniej łatwiejsze od spędzenia 8h w robocie nad jakimiś duperelami formatkami, springami, hibernatami, SQLami, biznesowymi duperelami, instaceofami i różnymi antywzorcami. ja np to nawet nie wiem o co pytasz i sama chciałabym zdobyć taką wiedzę ;]
Drzewa decyzyjne to coś co może się przydać w pracy (jak kiedyś będę miał czas chętnie sam się pobawie i dowiem się czegoś nowego). Jeden z kolegów wykorzystał je do rowoju aplikacji służącej klasyfikacji. Bardzo wiele parametrów na wejściu (ogólnie gdyby robił to człowiek to jest dość skomplikowany proces), konkretny wynik na wyjściu. Nigdy nie wiadomo co się przyda. :)
Podczas pracy nad projektem warto skupić się na silniku ograniczając GUI do minimum.
@karolinaa, praca jest ciekawa, bo nie polega na serii pytań i wybraniu gotowej ułożonej już wcześniej diety w pdf jak jest to na wielu wielu portalach, lecz na dobraniu odpowiednich, składników poprzez właśnie algorytm (już sam zdecydowałem) sieci warstwowej jednokierunkowej. Z tego co widzę, nikt wcześniej jeszcze takiego czegoś nie wymyślił, dlatego jest to dla mnie dużą motywacją. Projekt zgłosiłem sam na uczelni do realizacji. :)
Będzie to trudne, ponieważ sama już sztuczna inteligencja jest czymś bardzo trudnym, ale myślę, że jakoś dam radę :) Postawione sobie cele trzeba realizować do końca. Hehe. Pewnie w okresie wakacyjnym, nie raz będę szukał pomocy w tym projekcie i głęboko wierzę w to, że można na Was liczyć.
Skoro tak wybrałeś, to poczytaj sobie przede wszystkim na temat tego jak w ogóle działa taka sztuczna sieć neuronowa jednokierunkowa. Domyślam się że chodzi Ci o perceptron wielowarstwowy (MLP) a jeśli tak to musisz zapoznać się z podstawową zasadą działania takiego perceptronu, zanim w ogóle zaczniesz myśleć o realizacji tego ciekawego zresztą projektu.
To co piszę to raczej ostrzeżenie, żeby się nie okazało że próbujesz realizować rzeczy które mogą przerastać możliwości takiej sztucznej sieci neuronowej typu MLP albo w ogóle rzeczy nierozwiązywalne. Tak naprawdę sieć ta jest tylko uniwersalnym aproksymatorem funkcji wielu zmiennych (wykazano to w jednej z naukowych publikacji):
http://deeplearning.cs.cmu.edu/notes/Sonia_Hornik.pdf
W praktyce do wielu zastosowań bez problemu powinna się sprawdzić struktura złożona z warstwy wejściowej, jednej tylko warstwy ukrytej i jednej wyjściowej. Oczywiście może być też dwie warstwy ukryte, o tylko że nie zawsze jest taka potrzeba. Oczywiście nie są wcale sprawą drugorzędną parametry SSN, jak i algorytm uczenia. Użycie sieci MLP to nie jest rozwiązanie algorytmiczne, tylko ona po prostu zrealizuje to czego się nauczy na bazie danych wejściowych i oczekiwanych danych wyjściowych. Ale to nie jest tak że zapamiętuje sobie te dane tylko odpowiednio ustawi sobie wagi, tak żeby z zadaną dokładnością odwzorować odpowiedź na bazie danych wejściowych. Oczywiście można przy jej użyciu zrealizować system ekspertowy, który zdecyduje o czymś na bazie czegoś na wejściu, o ile dobierzesz oczywiście odpowiedni sposób, w jaki zakodujesz określone dane tak żeby SSN je rozumiała.
Jakby nie było jest to praca ciekawa i życzę powodzenia.
