Introducere în deep learning

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Kevin Huo

Instructor

Perceptroni

Exemplu de structură a unui perceptron

  • Caracteristicile de intrare sunt standardizate
  • Intrările sunt sumate prin ponderi
  • Ieșirea trece printr-o funcție de activare
  • Funcția treaptă unitară convertește ieșirea în clasa prezisă
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Straturi ascunse și funcții de activare

Exemplu de straturi ascunse

Exemplu de funcții de activare

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Implementare

clf = MLPClassifier()
print(clf)

MLPClassifier(activation='relu', 
              alpha=0.0001,

              ... 
              hidden_layer_sizes=(100,),

              learning_rate = 'constant',

              ... 
              max_iter=200, 
              ...)
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Alte considerații

  • Standardizarea este importantă înainte de utilizare
    • X = StandardScaler().fit_transform(X)
  • Rețele foarte mari cu milioane de parametri
    • Matricele de caracteristici sunt adesea "sparse"
  • Performanță mai bună cu mai multe date
    • Dezavantajul este transparența redusă și timpul de calcul mai mare
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Să exersăm!

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...