Использование программ Neural Network Wizard 1.7 и библиотеки Scikit-learn в Phyton для создания и обучения нейронной сети

Аннотация

Цель исследования: приобретение практических навыков применения нейронных сетей c использованием пакета Neural Network Wizard (программный эмулятор нейронных сетей) и программы Jupyter Notebook (Anaconda Navigator). Методика исследования: с помощью программы Neural Network Wizard реализована многослойная нейронная сеть, обучаемая по алгоритму обратного распространения ошибки (back propagation error). Использован язык программирования Python для создания проекта машинного обучения, в котором существует  разнообразие открытых библиотек, что дает возможность анализировать данные. Проведено исследование с целью выбора оптимальной конфигурации нейронной сети, позволяющей наилучшим образом решить поставленную задачу. Результатом работы программы Jupyter Notebook является файл, который хранит в себе все параметры полученной нейронной сети. В работе показан простой пример с двумя входами и одним выходом и обучение данных с использованием библиотеки Scikit-learn. Было наглядно показано библиотека для обработки и анализа данных, библиотека с поддержкой многомерных массивов, разделение столбцов, строк входных и выходных данных, а также использованы команды на выборку, обучение и предсказание нейронных сетей.