Последняя заметка, посвященная разработке собственной нейронной сети выходила почти три месяца назад, за это время старожилы канала уже и забыли про этот цикл статей, а вновь подписавшиеся про него даже и не знали.
Напоминаю, что хочу создать собственную нейронную сеть и каждому важному этапу в разработке посвящать отдельный пост на канале. Ранее я рассказывал про то, как работают нейронные сети и каких видов они бывают. Чтобы быть в курсе происходящих дальше событий рекомендую прочитать (если не читали) или освежить в памяти (если читали) то, что выходило на канале.
Сегодня расскажу про то, какую конкретно нейронную сеть планирую создать и покажу примерный план действий. Постараюсь не делать эту заметку объемной и сложной для чтения, как две предыдущие, чтобы как можно большему числу читателей и подписчиков все было понятно.
Определился с назначением нейронной сети
Из всего множества вариантов того, что можно разработать, решил создать такую нейронную сеть, которая будет полезна Linux-сообществу. Так как канал «Код на свободе» в первую очередь ориентирован на начинающих пользователей, то и нейронку захотелось сделать такой, чтобы она чем-то помогала новичкам. Какой же вопрос первым возникает в голове человека, желающего перейти на Linux? Естественно, какой дистрибутив из большого количества существующих выбрать и попробовать. В поисках ответа на этот вопрос новичок наталкивается на огромное количество информации от которой пухнет голова и мало чего понятно и которая, подчас, не представляет никакой пользы или конкретики. Потому, помогать с выбором как-раз таки и будет моя нейронная сеть. Говоря проще, будем писать рекомендательную систему для выбора Linux-дистрибутива.
Примерный план действий
Поскольку теоретического или практического опыта в написании нейронных сетей в общем и рекомендательных систем в частности у вашего покорного слуги нет, то он решил обратиться к тому, кто поможет саккумулировать уже накопленный кем-то опыт и представить его в простой и понятной форме. Как понимаете, этот «кто-то» - нейронная сеть ChatGPT. Я задал ему простой вопрос: «Как написать рекомендательную систему на Python для выбора Linux-дистрибутива?». Пошуршав чутка синапсами, ChatGPT представил следующий примерный план:
1️⃣ Собрать данные о различных дистрибутивах Linux, например, через парсинг сайтов о Linux или использовать уже собранные данные. Данные могут включать в себя такие параметры, как тип дистрибутива, поддержка аппаратного обеспечения, минимальные требования к железу, наличие графического интерфейса, размер файловой системы и т.д.
2️⃣ Определить целевую переменную, то есть параметр, который мы будем предсказывать. В данном случае, это может быть рекомендуемый дистрибутив Linux, основанный на ответах пользователя на вопросы.
3️⃣ Создать набор данных, состоящий из характеристик дистрибутивов и ответов пользователей на вопросы. Например, можно попросить пользователя ответить на такие вопросы, как «Какая цель использования дистрибутива?», «Какой у вас процессор?» , «Сколько оперативной памяти у вас имеется?» и т.д.
4️⃣ Преобразовать данные для использования в алгоритмах машинного обучения. Например, преобразовать категориальные данные в числовые, заполнить пропущенные значения и т.д.
5️⃣ Разделить данные на тренировочный и тестовый наборы. Обучить модель машинного обучения на тренировочном наборе данных, используя различные алгоритмы, такие как решающие деревья, случайные леса, градиентный бустинг и т.д.
6️⃣ Оценить качество модели на тестовом наборе данных и настроить параметры модели для улучшения ее качества.
7️⃣ Использовать обученную модель для предсказания рекомендуемого дистрибутива Linux на основе ответов пользователя на вопросы.
8️⃣ Оптимизировать модель и дополнять данные, чтобы повысить точность рекомендаций и обеспечить лучший опыт пользователей.
В общем-то выглядит план как что-то реально серьезное и стоящее, а значит нейронка меня не обманула и не подсунула какую-то дичь. Также ChatGPT порекомендовал конкретные библиотеки машинного обучения, которые можно использовать для написания такой рекомендательной системы: Scikit-learn, TensorFlow и Keras.
Использовать инструменты навроде ChatGPT для разработки плана чего бы то ни было очень удобно: в результате получаешь примерный маршрут, по которому стоит идти для достижения поставленной цели.
Естественно каждый из приведенных пунктов примерного плана тянет при раскрытии на цельную статью, поэтому думаю, что сообразно плану и буду выпускать контент по этой теме на канале.
Подведем итог
Как и обещал, эта заметка не будет состоять из многа букаф, окажется короткой, но содержательной. Все, чем планировал поделиться с подписчиками и читателями по поводу разработки нейронной сети, изложил, потому давайте закругляться.
Вопросы, идеи, пожелания и замечания по теме поста прошу оставлять в комментариях.