పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (RNNలు) వంటి లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించి సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి, నమూనా వెలుపల సెట్గా డేటా భాగాన్ని వేరు చేయడం చాలా అవసరం. కనిపించని డేటాపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని మూల్యాంకనం చేయడానికి ఈ నమూనా వెలుపల సెట్ కీలకం. ఈ అధ్యయన రంగంలో, RNNలను ఉపయోగించి క్రిప్టోకరెన్సీ విశ్లేషణ కోసం సాధారణీకరించడం మరియు సీక్వెన్స్లను రూపొందించడంపై ప్రత్యేకంగా దృష్టి సారించడం, నమూనా వెలుపల సెట్ను వేరు చేసే ప్రక్రియను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం అవసరం. ఈ సమగ్ర వివరణలో, పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కేరాస్లతో లోతైన అభ్యాసం నేపథ్యంలో సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణ కోసం నమూనా వెలుపల సెట్ను వేరు చేయడంలో ఉన్న దశలను మేము చర్చిస్తాము.
1. సమయ శ్రేణి డేటాను అర్థం చేసుకోవడం:
సమయ శ్రేణి డేటా అనేది కాలక్రమేణా సేకరించిన పరిశీలనల క్రమం. క్రిప్టోకరెన్సీ విశ్లేషణ సందర్భంలో, ఇది చారిత్రక ధర డేటా, ట్రేడింగ్ వాల్యూమ్లు లేదా ఏదైనా ఇతర సంబంధిత డేటా పాయింట్లను సూచిస్తుంది. సమయ శ్రేణి డేటా తరచుగా తాత్కాలిక డిపెండెన్సీలను ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది RNNలను ఉపయోగించి విశ్లేషణకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
2. డేటాను విభజించడం:
నమూనా వెలుపల సెట్ని సృష్టించడానికి, మేము సమయ శ్రేణి డేటాను రెండు భాగాలుగా విభజించాలి: శిక్షణా సెట్ మరియు టెస్ట్ సెట్. శిక్షణ సెట్ RNN మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే టెస్ట్ సెట్ దాని పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. గత పరిశీలనల ఆధారంగా భవిష్యత్ అంచనాలు రూపొందించబడిన వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలను అనుకరించడానికి శిక్షణ సెట్ తర్వాత తాత్కాలికంగా డేటా సెట్లో ఉండాలని గమనించడం ముఖ్యం.
3. స్ప్లిట్ పాయింట్ని నిర్ణయించడం:
స్ప్లిట్ పాయింట్ అనేది సమయ శ్రేణి డేటాలోని సూచిక, ఇది టెస్ట్ సెట్ నుండి శిక్షణ సెట్ను వేరు చేస్తుంది. స్ప్లిట్ పాయింట్ యొక్క ఎంపిక సమయ శ్రేణి యొక్క పొడవు, డేటా యొక్క స్వభావం మరియు విశ్లేషణ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలతో సహా వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. సాధారణ విధానాలలో డేటా యొక్క నిర్ణీత శాతాన్ని పరీక్ష సెట్గా ఉపయోగించడం లేదా స్ప్లిట్ పాయింట్గా నిర్దిష్ట తేదీని ఎంచుకోవడం వంటివి ఉంటాయి.
4. ఉదాహరణ:
ప్రక్రియను వివరించడానికి ఒక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. రోజువారీ క్రిప్టోకరెన్సీ ధరలను సూచించే 1000 డేటా పాయింట్లతో మనకు సమయ శ్రేణి డేటాసెట్ ఉందని అనుకుందాం. మేము మొదటి 800 డేటా పాయింట్లను శిక్షణ సెట్గా మరియు మిగిలిన 200 డేటా పాయింట్లను టెస్ట్ సెట్గా ఉపయోగించాలని నిర్ణయించుకున్నాము. ఈ సందర్భంలో, స్ప్లిట్ పాయింట్ ఇండెక్స్ 800 వద్ద ఉంటుంది, ఇది రెండు సెట్లను వేరు చేస్తుంది.
5. విభజనను అమలు చేయడం:
పైథాన్లో, మేము NumPy లేదా పాండాలు వంటి వివిధ లైబ్రరీలను ఉపయోగించి విభజనను అమలు చేయవచ్చు. పాండాలను ఉపయోగించే ఒక ఉదాహరణ ఇక్కడ ఉంది:
python import pandas as pd # Assuming 'data' is the time series data stored in a pandas DataFrame split_point = 800 train_set = data.iloc[:split_point] test_set = data.iloc[split_point:]
ఈ ఉదాహరణలో, `data.iloc[:split_point]` డేటాఫ్రేమ్ ప్రారంభం నుండి స్ప్లిట్ పాయింట్ వరకు అడ్డు వరుసలను ఎంచుకుంటుంది, అయితే `data.iloc[split_point:]` స్ప్లిట్ పాయింట్ నుండి చివరి వరకు అడ్డు వరుసలను ఎంచుకుంటుంది.
6. మోడల్ మూల్యాంకనం:
శిక్షణా సమితిని ఉపయోగించి RNN మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చిన తర్వాత, మేము పరీక్ష సెట్ని ఉపయోగించి దాని పనితీరును అంచనా వేయవచ్చు. ఇది పరీక్ష సెట్పై అంచనాలను రూపొందించడం మరియు వాటిని వాస్తవ విలువలతో పోల్చడం. మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు పనితీరును అంచనా వేయడానికి మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ (MSE) లేదా మీన్ అబ్సొల్యూట్ ఎర్రర్ (MAE) వంటి వివిధ మూల్యాంకన మెట్రిక్లను ఉపయోగించవచ్చు.
7. క్రాస్ ధ్రువీకరణ:
డేటాను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించడంతో పాటు, మోడల్ పనితీరును మరింతగా అంచనా వేయడానికి క్రాస్ ధ్రువీకరణను నిర్వహించడం కూడా సాధారణం. క్రాస్ ధ్రువీకరణ అనేది డేటాను బహుళ ఉపసమితులుగా విభజించడం, ఈ ఉపసమితుల యొక్క విభిన్న కలయికలపై మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మిగిలిన ఉపసమితులలో దాని పనితీరును అంచనా వేయడం. ఇది మోడల్ యొక్క సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి సహాయపడుతుంది.
పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కెరాస్లతో లోతైన అభ్యాసం నేపథ్యంలో సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణ కోసం డేటా యొక్క భాగాన్ని నమూనా నుండి వేరు చేయడంలో డేటాను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించడం, స్ప్లిట్ పాయింట్ను నిర్ణయించడం, ఉపయోగించి విభజనను అమలు చేయడం వంటివి ఉంటాయి. తగిన లైబ్రరీలు మరియు పరీక్ష సెట్లో మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం. మూల్యాంకన ప్రక్రియను మెరుగుపరచడానికి క్రాస్ ధ్రువీకరణను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్:
- CNNలో పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన లేయర్ పాత్ర ఏమిటి?
- CNN మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము డేటాను ఎలా సిద్ధం చేస్తాము?
- CNNలకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో బ్యాక్ప్రొపగేషన్ ప్రయోజనం ఏమిటి?
- ఫీచర్ మ్యాప్ల పరిమాణాన్ని తగ్గించడంలో పూలింగ్ ఎలా సహాయపడుతుంది?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు) ప్రాథమిక దశలు ఏమిటి?
- లోతైన అభ్యాసంలో "పికిల్" లైబ్రరీని ఉపయోగించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి మరియు మీరు దానిని ఉపయోగించి శిక్షణ డేటాను ఎలా సేవ్ చేయవచ్చు మరియు లోడ్ చేయవచ్చు?
- నమూనా క్రమం ఆధారంగా నమూనాలను నేర్చుకోకుండా మోడల్ను నిరోధించడానికి మీరు శిక్షణ డేటాను ఎలా షఫుల్ చేయవచ్చు?
- లోతైన అభ్యాసంలో శిక్షణ డేటాసెట్ను సమతుల్యం చేయడం ఎందుకు ముఖ్యం?
- మీరు cv2 లైబ్రరీని ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాసంలో చిత్రాల పరిమాణాన్ని ఎలా మార్చవచ్చు?
- పైథాన్, టెన్సర్ఫ్లో మరియు కెరాస్లను ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాసంలో డేటాను లోడ్ చేయడానికి మరియు ప్రీప్రాసెస్ చేయడానికి అవసరమైన లైబ్రరీలు ఏమిటి?
మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:
- ఫీల్డ్: కృత్రిమ మేధస్సు
- కార్యక్రమం: పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్ (సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్కి వెళ్లండి)
- లెసన్: పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్లు (సంబంధిత పాఠానికి వెళ్లండి)
- Topic: క్రిప్టో RNN సన్నివేశాలను సాధారణీకరించడం మరియు సృష్టించడం (సంబంధిత అంశానికి వెళ్లండి)
- పరీక్ష సమీక్ష