120 практических задач
Шрифт:
gan_output = discriminator(generated_image)
gan = tf.keras.Model(gan_input, gan_output)
gan.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
```
3. Обучение модели
```python
import tensorflow as tf
# Гиперпараметры
epochs = 10000
batch_size = 64
sample_interval = 200
latent_dim = 100
# Генерация меток
real_labels = np.ones((batch_size, 1))
fake_labels = np.zeros((batch_size, 1))
for epoch in range(epochs):
#
idx = np.random.randint(0, train_images.shape[0], batch_size)
real_images = train_images[idx]
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
fake_images = generator.predict(noise)
d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_images, real_labels)
d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(fake_images, fake_labels)
d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
# Обучение генератора
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
g_loss = gan.train_on_batch(noise, real_labels)
# Печать прогресса
if epoch % sample_interval == 0:
print(f"{epoch} [D loss: {d_loss[0]}, acc.: {100*d_loss[1]}] [G loss: {g_loss}]")
sample_images(generator)
def sample_images(generator, image_grid_rows=4, image_grid_columns=4):
noise = np.random.normal(0, 1, (image_grid_rows * image_grid_columns, latent_dim))
gen_images = generator.predict(noise)
gen_images = 0.5 * gen_images + 0.5
fig, axs = plt.subplots(image_grid_rows, image_grid_columns, figsize=(10, 10))
cnt = 0
for i in range(image_grid_rows):
for j in range(image_grid_columns):
axs[i,j].imshow(gen_images[cnt])
axs[i,j].axis('off')
cnt += 1
plt.show
```
4. Генерация изображений
После завершения обучения, можно использовать генератор для создания новых изображений ландшафтов.
```python
noise = np.random.normal(0, 1, (1, latent_dim))
generated_image = generator.predict(noise)
generated_image = 0.5 * generated_image + 0.5 # Возвращение значений к диапазону [0, 1]
plt.imshow(generated_image[0])
plt.axis('off')
plt.show
```
Этот код даст вам базовую генеративно-состязательную сеть для создания реалистичных изображений ландшафтов. Для улучшения качества изображений можно рассмотреть использование улучшенных архитектур GAN, таких как DCGAN или ProGAN.
31. Создание модели для прогнозирования спортивных результатов
– Задача: Прогнозирование исходов спортивных событий.
Прогнозирование исходов спортивных событий является одной из самых популярных и сложных задач в области аналитики данных и машинного обучения. Для создания такой модели необходимо
1. Сбор данных
Для начала требуется собрать подробные данные о спортивных событиях. Это могут быть данные о предыдущих матчах, статистика команд и игроков, травмы, погодные условия, и другие релевантные параметры. Источники данных могут включать спортивные API, базы данных, и сайты, такие как ESPN, Opta, и другие.
2. Предобработка данных
Данные часто бывают разнородными и содержат много шума, поэтому их нужно очистить и подготовить:
– Очистка данных: удаление или замена пропущенных значений, исправление ошибок в данных.
– Форматирование данных: преобразование данных в формат, пригодный для анализа (например, числовые значения, категориальные переменные).
– Фичевая инженерия: создание новых признаков на основе имеющихся данных (например, среднее количество голов за матч, процент побед на домашнем стадионе).
3. Выбор модели
Для прогнозирования спортивных результатов можно использовать несколько типов моделей машинного обучения, таких как:
– Логистическая регрессия: подходит для бинарной классификации (победа/поражение).
– Решающие деревья и случайные леса: могут учитывать сложные зависимости между признаками.
– Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM): мощные методы для работы с табличными данными.
– Нейронные сети: особенно полезны, если данные содержат сложные и нелинейные зависимости.
4. Обучение модели
После выбора модели необходимо обучить её на исторических данных. Для этого данные обычно делят на тренировочный и тестовый наборы. Модель обучается на тренировочных данных и оценивается на тестовых.
5. Оценка модели
Для оценки качества модели используют различные метрики, такие как точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-оценка. Также можно использовать специфические метрики для задач с несбалансированными классами, например, ROC-AUC.
Пример реализации на Python
Рассмотрим пример реализации модели на Python с использованием библиотеки scikit-learn.
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# Загрузка данных (замените на ваш источник данных)