Was ist ein Neuron? | Deep Learning Tutorial (Tensorflow, Keras & Python)

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk
3. Verwendung von Daten zur Erstellung einer Funktion zur Vorhersage von Versicherungskäufen
4. Einführung in die logistische Regression
5. Scatter-Diagramm und lineare Regression
6. Probleme mit linearen Regressionsmodellen und Ausreißern
7. Einführung in die Sigmoid-Funktion
8. Anwendung der Sigmoid-Funktion auf das lineare Regressionsmodell
9. Diskussion zu Einzelneuronn-Neuronalnetzwerken
10. Anwendung der logistischen Regression auf mehrere Merkmale
11. Zusammenfassung und Ausblick

🧠 Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk

In dieser Lektion werden wir uns mit der Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk befassen. Ein einzelnes Neuron-Neuronalnetzwerk ist ein grundlegendes Modell des maschinellen Lernens, das zur Lösung von Klassifizierungsproblemen verwendet wird. Wir werden ein konkretes Beispiel betrachten, bei dem wir das Alter einer Person als Eingabe verwenden, um vorherzusagen, ob die Person eine Versicherung abschließen wird oder nicht.

Einführung

Bevor wir uns mit der Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk befassen, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte der logistischen Regression zu verstehen. Die logistische Regression ist ein Algorithmus, der für Klassifizierungsprobleme verwendet wird und auf der linearen Regression basiert. Indem wir eine Regressionsgerade zeichnen, können wir eine Vorhersagefunktion erstellen, die angibt, ob eine Person eine Versicherung abschließen wird oder nicht, basierend auf ihrem Alter.

Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk

Ein einzelnes Neuron-Neuronalnetzwerk besteht aus zwei Hauptteilen: einer linearen Gleichung und einer Aktivierungsfunktion. Die lineare Gleichung wird verwendet, um die Koeffizienten zu berechnen, die das Modell an die Eingabedaten anpassen. Die Aktivierungsfunktion, in diesem Fall die Sigmoid-Funktion, wird verwendet, um die Ausgabe des Modells zwischen 0 und 1 zu skalieren, was uns ermöglicht, eine binäre Klassifizierung durchzuführen.

Verwendung von Daten zur Erstellung einer Funktion zur Vorhersage von Versicherungskäufen

Um die Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk besser zu verstehen, werden wir ein konkretes Beispiel betrachten. Wir haben ein Dataset, das das Alter einer Person und Informationen darüber enthält, ob die Person eine Versicherung abgeschlossen hat oder nicht. Unser Ziel ist es, eine Funktion zu erstellen, die anhand des ALTERS einer Person vorhersagen kann, ob sie eine Versicherung abschließen wird.

Einführung in die logistische Regression

Bevor wir uns mit dem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk befassen, ist es wichtig, die Grundlagen der logistischen Regression zu verstehen. Die logistische Regression ist ein statistisches Modell, das zur Vorhersage binärer Klassen verwendet wird. Sie basiert auf der linearen Regression und verwendet die Sigmoid-Funktion, um die Wahrscheinlichkeit der Vorhersage zu berechnen.

Scatter-Diagramm und lineare Regression

Bevor wir uns mit dem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk befassen, ist es hilfreich, das Konzept des Scatter-Diagramms und der linearen Regression zu verstehen. Ein Scatter-Diagramm ist eine grafische Darstellung von Datenpunkten, die auf einem Koordinatensystem dargestellt werden. Mit der linearen Regression können wir eine Regressionsgerade zeichnen, die am besten zu den Datenpunkten passt.

Probleme mit linearen Regressionsmodellen und Ausreißern

Bei der Verwendung von linearen Regressionsmodellen können Probleme auftreten, insbesondere wenn Ausreißer in den Daten vorhanden sind. Ausreißer sind Werte, die erheblich von den anderen Datenpunkten abweichen und die Genauigkeit der Vorhersage beeinträchtigen können. Wir müssen geeignete Methoden verwenden, um mit Ausreißern umzugehen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Einführung in die Sigmoid-Funktion

Die Sigmoid-Funktion ist eine Aktivierungsfunktion, die häufig in Neuronalnetzwerken verwendet wird. Sie hat die Form einer S-Kurve und wandelt den Eingangswert in einen Wert zwischen 0 und 1 um. Dies ermöglicht es uns, binäre Klassifizierungsprobleme zu lösen und Vorhersagen zu treffen, ob eine Person eine Versicherung abschließt oder nicht.

Anwendung der Sigmoid-Funktion auf das lineare Regressionsmodell

Nachdem wir die Sigmoid-Funktion verstanden haben, können wir sie auf das lineare Regressionsmodell anwenden, um eine Vorhersagefunktion zu erstellen. Diese Vorhersagefunktion verwendet sowohl die lineare Gleichung als auch die Sigmoid-Funktion, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, ob eine Person eine Versicherung abschließt oder nicht basierend auf ihrem Alter.

Diskussion zu Einzelneuronn-Neuronalnetzwerken

Einzelneuronn-Neuronalnetzwerke sind grundlegende Modelle des maschinellen Lernens, die eine einfache Vorhersagefunktion erstellen können. Sie bestehen aus einem einzelnen Neuron, das aus einer linearen Gleichung und einer Aktivierungsfunktion besteht. Trotz ihrer Einfachheit können sie zur Lösung verschiedener Klassifizierungsprobleme verwendet werden.

Anwendung der logistischen Regression auf mehrere Merkmale

In unserem Beispiel haben wir nur das Alter einer Person als Merkmal verwendet, um vorherzusagen, ob sie eine Versicherung abschließt oder nicht. In der Realität können jedoch auch andere Merkmale wie Einkommen, Bildungsniveau usw. eine Rolle spielen. Wir diskutieren, wie man die logistische Regression auf mehrere Merkmale anwendet und wie diese Merkmale in einem neuronalen Netzwerk dargestellt werden können.

Zusammenfassung und Ausblick

In diesem Artikel haben wir die Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk untersucht. Wir haben die logistische Regression und die Sigmoid-Funktion eingeführt und diskutiert, wie sie für die Vorhersage von Versicherungskäufen verwendet werden können. Wir haben auch die Anwendung der logistischen Regression auf mehrere Merkmale diskutiert und einen Ausblick darauf gegeben, wie neuronale Netzwerke zur Lösung komplexerer Klassifizierungsprobleme verwendet werden können.

Bitte beachten Sie, dass dies nur eine kurze Zusammenfassung der Inhalte ist. Weitere Informationen und detaillierte Erklärungen finden Sie in den einzelnen Abschnitten des Artikels.

Highlights

• Einführung in die Theorie hinter einem einzelnen Neuron-Neuronalnetzwerk
• Verwendung von Daten zur Vorhersage von Versicherungskäufen
• Einführung in die logistische Regression
• Verwendung von Scatter-Diagrammen und linearen Regressionen
• Probleme mit linearen Regressionsmodellen und Ausreißern
• Einführung in die Sigmoid-Funktion
• Anwendung der Sigmoid-Funktion auf das lineare Regressionsmodell
• Diskussion zu Einzelneuronn-Neuronalnetzwerken
• Anwendung der logistischen Regression auf mehrere Merkmale
• Zusammenfassung und Ausblick

FAQs

Frage: Was ist die Sigmoid-Funktion? Antwort: Die Sigmoid-Funktion ist eine Aktivierungsfunktion, die verwendet wird, um einen Wert zwischen 0 und 1 zu skalieren. Sie wird häufig in neuronalen Netzwerken verwendet, um Vorhersagen für binäre Klassifizierungsprobleme zu treffen.

Frage: Wie werden Ausreißer in linearen Regressionsmodellen behandelt? Antwort: Ausreißer können die Genauigkeit von linearen Regressionsmodellen beeinträchtigen. Eine Möglichkeit, mit Ausreißern umzugehen, besteht darin, robustere Schätzverfahren wie die robuste Regression zu verwenden oder die Daten zu bereinigen, indem Ausreißer entfernt oder transformiert werden.

Frage: Können mehrere Merkmale in der logistischen Regression berücksichtigt werden? Antwort: Ja, die logistische Regression kann auf mehrere Merkmale angewendet werden. Durch die Verwendung mehrerer unabhängiger Variablen können wir komplexe Beziehungen zwischen den Merkmalen und der abhängigen Variable modellieren und genauere Vorhersagen treffen.

Ressourcen

• Logistische Regression Tutorial
• TensorFlow Dokumentation
• Statistik und maschinelles Lernen mit Python