Лаб-1
.docxМИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ, СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ им. проф. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА» (СПБГУТ) Факультет информационных сетей и систем Кафедра сетей связи и передачи данных |
|||||
|
|||||
ОТЧЕТ к лабораторной работе № 1 |
|||||
По дисциплине: |
Искусственный интеллект в сетях связи |
||||
|
|
||||
Тема работы: |
Создание и обучение нейронной сети в Microsoft |
||||
|
Machine Learning Studio |
||||
|
|||||
|
|||||
|
|
|
Работу выполнили студенты |
||
|
|
|
группы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
||
|
|
|
|
||
|
|
|
Проверил: |
||
|
|
|
Доцент кафедры ССиПД |
||
|
|
|
Березкин Александр Александрович |
||
Санкт-Петербург 2022 |
|||||
В соответствии с заданием была построена модель для анализа данных из пользовательского датасета life.exp из которого посредством модуля Select Columns in Dataset были выбраны следующие поля: LifeExpectancyFemale, GNIperCapita, UnemploymentFemale, UrbanPopulation,FertilityRate, Tuberculosis, Undernourishment, OverweightFemale. Модель обучалась на основе алгоритма Neural Network Regression.
Число нейронов в скрытом слое |
Mean Absolute Error |
Root Mean Squared Error |
100 |
3.329587 |
4.353974 |
80 |
3.395343 |
4.460331 |
60 |
3.467633 |
4.583893 |
40 |
3.606715 |
4.800322 |
20 |
3.587067 |
4.92064 |
5 |
3.314835 |
4.700735 |
Видим, что увеличение числа нейронов в скрытом слове ведет к уменьшению среднеквадратичной ошибки, поэтому в данной модели лучше использовать 100 нейронов.