Случайный мозг — это алгоритм машинного обучения, основанный на голосовании, смоделированный по образцу случайного леса. Пользователь указывает модели для добавления в мозг, и мозг делает прогноз на основе обученных моделей.
Справочная информация о случайных лесах
Случайный лес — это метод ансамбля, полностью состоящий из деревьев решений. Я добавлю ссылку внизу этого раздела для обзора того, как работает дерево решений для тех из вас, кто заинтересован.
Случайный лес работает, предоставляя всем деревьям внутри себя данные, на основе которых можно сделать прогноз. После того, как все голоса объединены, правилом голосования является простое большинство, и это ответ случайного леса.
https://towardsdatascience.com/understanding-random-forest-58381e0602d2
Справочная информация о нейронных сетях
Нейронная сеть — это алгоритм машинного обучения, основанный на обучении по мере того, как учится мозг. Он состоит из нейронов или узлов, которые используют функцию активации для передачи данных следующему узлу. Эти узлы объединяются в цепочку для передачи и изменения данных по мере их прохождения по сети. В конце сети модифицированные данные представляют собой прогноз нейронных сетей.
Как связан случайный мозг
Модель случайного мозга сочетает в себе гибкость нейронных сетей с моделью случайного леса, основанной на голосовании.
У всех методов машинного обучения есть ограничения. Когда я проводил исследования по прогнозированию состояния человеческого глаза с помощью паттернов ЭЭГ, я узнал, что максимальная точность, которую я мог предсказать, составляла около 96,5%. Для меня это было интересно, потому что паттерны ЭЭГ — это паттерны, которые исходят из мозга и нейронной сети, смоделированной по образцу мозга. Я думал, что точность должна быть выше. Ко мне пришло осознание, наш мозг использует множество нейронов для выполнения даже одного действия. Наряду с этим наш мозг состоит из множества различных отделов, оптимизированных для движения, прогнозирования, решения проблем и видения. Как я мог ожидать, что одна нейронная сеть будет предсказывать и имитировать такую сложную сеть.
Вот где родилась идея случайного мозга. Поскольку наш мозг состоит из множества взаимосвязанных сетей, если я хотел лучше предсказывать мозговые паттерны, мне нужно было приблизить мою модель к тому, как думает мозг.
Случайный мозг — это простой модуль, в который пользователь может добавлять неограниченное количество моделей нейронных сетей. При предсказании случайный мозг вернет голоса, отданные нейронными сетями в мозгу. Таким образом, мы можем использовать сильные стороны каждой модели.
После импорта моих моделей, точность которых составляла 93,5–96,5%, я сделал прогноз для случайного мозга. На этом тестовом наборе данных результат был 100% точным.
Случайному мозгу предстоит пройти долгий путь, прежде чем его можно будет считать достойным производства, но я считаю, что он будет ценным активом для тех, кто хочет улучшить и объединить сильные стороны прогнозов на основе нейронных сетей.
Исходный код для случайного мозга
Пожалуйста, взгляните на код последнего случайного модуля мозга и не стесняйтесь обращаться ко мне, если вы хотите внести свой вклад в этот проект.
