Можете ли вы использовать Reinforcement Learning от Pybrain для динамически меняющегося вывода. Например, погода: скажем, у вас есть 2 атрибута «Влажность» и «Ветер», и вывод будет либо «Дождь», либо «NO_Rain» (и все атрибуты будут либо иметь 1 для истинного или 0 для ложного в текстовом файле, который я использую). можете ли вы использовать обучение с подкреплением для решения этого типа проблемы? причина, по которой я спрашиваю, заключается в том, что иногда, даже если у нас есть влажность, это не гарантирует, что пойдет дождь.
Динамический вывод Pybrain Reinforcement Learning
Ответы (1)
Несомненно, нейронную сеть (на базе pybrain или что-то другое) можно обучить делать прогнозы такого рода, которые будут лучше, чем подбрасывание монеты.
Тем не менее, предсказание погоды — очень сложное искусство, даже для людей, которые делают это своей основной профессией на протяжении десятилетий. У этих синоптиков нейронные сети в голове намного больше, чем может смоделировать pybrain. Если бы можно было делать точные предсказания так, как вы описываете, то это было бы давно сделано. По этой причине я бы не ожидал, что у меня получится лучше, чем (или даже лучше) местного синоптика. Итак, если ваша цель — изучить pybrain, я бы выбрал менее сложную систему для моделирования, а если ваша цель — предсказывать погоду, я бы предложил www.wunderground.com.
person
rossdavidh
schedule
23.09.2014
