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Deep Learning: Tensorflow DNNRegressor einfach erklärt

by Paul Balzer on 4. Januar 2018

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— Dies ist Teil2 der Tutorials zu Neuronalen Netzen – hier ist Teil1: Neuronale Netze einfach erklärt —

Nach der Einführung in die Thematik der Neuronalen Netze nun ein einfaches Deep Learning Beispiel mit der wichtigsten Bibliothek, welche für das Thema Machine Learning mit Neuronalen Netzen derzeit genutzt wird: Tensorflow!

Deep Learning ist hauptsächlich (bis auf Forschungsthemen) Supervised Learning, d.h. man zeigt dem Netzwerk also für bestimmte Eingangswerte die richtige Lösung (z.B. Klassifikation von Bildern oder Gruppen), das Netzwerk lernt Schritt für Schritt besser zu werden. Für viele Ingenieurs-Problemstellungen ist die zu schätzende Ausgangsgröße keine einzelne Klasse oder Kategorie (z.B. Auto, Haus, Boot) sondern ein kontinuierlicher Wert, z.B. ein Preis oder eine Kraft oder Fläche o.ä.

Neuronale Netze sind ein universeller Approximator: Wenn es einen Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgangsgröße gibt, ist es sehr wahrscheinlich, dass ein (handwerklich korrekt aufgesetztes) Neuronales Netz diesen finden wird. Achtung: Es findet Korrelationen! Ob diese Korrelationen auch einen kausalen Zusammenhang haben oder nicht muss der Experte entscheiden.

Für dieses Tutorial knüpfen wir an Michael Nielsons Tutorial an und versuchen die folgende Funktion \(f(x)\) von einem Netzwerk schätzen zu lassen.

\[f(x)=0.2+0.4x^2+0.3x \cdot \sin(15x)+0.05 \cdot \cos(50x)\]

Ein typisches Regressionsproblem, daher nun ein Tensorflow Tutorial zum DNNRegressor, welches sich prinzipiell auch für höherdimensionale bzw. kompliziertere Fragestellungen nutzen lässt.

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