Du må være registrert og logget inn for å kunne legge ut innlegg på freak.no
X
LOGG INN
... eller du kan registrere deg nå
Dette nettstedet er avhengig av annonseinntekter for å holde driften og videre utvikling igang. Vi liker ikke reklame heller, men alternativene er ikke mange. Vær snill å vurder å slå av annonseblokkering, eller å abonnere på en reklamefri utgave av nettstedet.
  5 2093
God ettermiddag freaks

De siste 2 månedene har jeg blitt veldig interresert i machine learning/ deep learning / neural nets.

Ser ikke noe engasjement rundt dette temaet her på bruket, så lurer på om det er noen her som driver med det? Noen som har laget noe artig eller holder på med prosjekter? kanskje du vil dele ?


Har pleid å programmere i C++, men tok meg tiden til å lære python
ettersom biblioteker som tensorflow(googles ML bibliotek) er enkle å jobbe med og matrise multiplikasjon/manipulasjon er super lettvint.

Til nå har jeg kun konstruert noen Feed Forward nettverk(FNN) og holder på med et LSTM nettverk med tensorflow nå.

Trenger litt inspirasjon til dataset eller oppgaver jeg kan leke meg med.

Kjøpte meg forresten en arduino nano, gyro, thermistorer(og noen andre potensielle inputs til et neural net) og en haug med servoer-
Blir ikke akuratt boston dynamics meeeen kanskje jeg får til noe

kjør tråd
Det finnes da masse datasett. Nå vet jeg ikke hva du synes er artig. Men jeg synes det er kult å kunne mer nøyaktig spå f.eks sykdommer enn hvilken som helst lege. Vi har hatt endel oppgaver på skolen, visst du er piff kan jeg skrape sammens noe å sende.

Du kan sjekke ut MNIST datasettet visst du vil trene på bildegjennkjenning. Eller f.eks "breast cancer wisconsin" for å leke lege.
Semiconductor
visualn00b's Avatar
Trådstarter
Takk for svar. har allerede lekt endel med bildene i MNIST.

Har du laget datasettet for å spå sykdommer selv?
Sitat av feitsomfaen Vis innlegg
Det finnes da masse datasett. Nå vet jeg ikke hva du synes er artig. Men jeg synes det er kult å kunne mer nøyaktig spå f.eks sykdommer enn hvilken som helst lege. Vi har hatt endel oppgaver på skolen, visst du er piff kan jeg skrape sammens noe å sende.

Du kan sjekke ut MNIST datasettet visst du vil trene på bildegjennkjenning. Eller f.eks "breast cancer wisconsin" for å leke lege.
Vis hele sitatet...
Hvor langt er man kommet med å spå sykdommer, og hvilke parametre brukes? Såvidt jeg har fått med meg er det kun føflekkreft som blir spådd nogenlunde presist av datamaskiner?

Edit: Tydeligvis flere typer kreft basert på bildediagnostikk. Har du lyst til å forklare litt om hvordan det funker rent teknisk, hvis du kan? Utover at man mater et neuralt nettverk med datasett.
Sist endret av Nether; 28. november 2018 kl. 17:13.
Semiconductor
visualn00b's Avatar
Trådstarter
Sitat av Nether Vis innlegg
Hvor langt er man kommet med å spå sykdommer, og hvilke parametre brukes? Såvidt jeg har fått med meg er det kun føflekkreft som blir spådd nogenlunde presist av datamaskiner?

Edit: Tydeligvis flere typer kreft basert på bildediagnostikk. Har du lyst til å forklare litt om hvordan det funker rent teknisk, hvis du kan? Utover at man mater et neuralt nettverk med datasett.
Vis hele sitatet...
Ble sittende å lese litt på dette papirer


"in almost all the studies gene expression profiles, clinical variables as well as histological parameters are encompassed in a complementary manner in order to be fed as input to the prognostic procedure"

historikk sykdomsdata/passient data og "gene expression profile"

Det finnes nok utallige andre måter å angripe problemet på...

Jeg vet at når man feks overvåker hjerterytme for å finne uregelmessigheter vha ML, bruker man data fra EKG i kombinasjon med et Reccurent neural network(RNN har minne, noe som er ytters nødvendig for slike operasjoner ettersom EKG data er tidsvariant og man leter gjerne etter ENDRINGER i data, ergo minne er nødvendig .)

Virker som papiret tar for seg en tidsinvariant løsning på problemet.
Nå ble jeg litt i tvil om spå er riktig ord å bruke.

Usikker på hvor teknisk forklaring du er ute etter. Det er i hovedsak to kategorier innnen maskinlæring. Supervised og unsupervised maskinlæring. Skal prøve å gi ett eksempel på supervised. Supervised er når det finnes ett fasitsvar på f.eks hva som er kreft eller ikke. Det vil si at for å trene opp maskinen så trengs det menneskelig input på hva som er riktig. Nedenfor er ett lite(!) utdrag fra brystkreft datasettet som jeg nevnte. Disse radene er da masse statistikk om muggene fra forskjellige damer. Damer med og uten brystkreft. Helt til høyre har vi svaret på om det er kreft eller ikke. Så i dette tilfellet er det 3 av 4 som har kreft. Så, vi mater maskinen med disse verdiene. Maskinen lærer så hvilket verdier som mest sannsynlig er kreft eller ikke. Etter å ha lært maskinen dette så kan vi gi den ny data som den aldri har sett før. Den sier da noe ala: "Hei, disse verdiene har jeg sett før. Du fortalte meg at dette var kreft. Så da må det her også være kreft". Skjønner?

17.45 69.86 368.6 0.1275 0.09866 0.02168 0.02579 0.3557 0.0802 1
27.04 62.06 273.9 0.1639 0.1698 0.09001 0.02778 0.2972 0.07712 1
29.51 119.1 959.5 164 0.6247 0.6922 0.1785 0.2844 0.1132 0
19.23 65.59 310.1 0.09836 0.1678 0.1397 0.05087 0.3282 0.0849 1

Maskinlæring er ett komplisert tema. Men, det er kjempelett(!!) å komme igang visst du har programmert litt før. Det er snakk om 10 linjer med kode for å komme igang, ofte mindre. Sjekk ut sentdex på Youtube.

(Den nullen på rad 3 skal helt til høyre, ble litt rart formatert når jeg postet. Altså, den på rad 3 er den uten brystkreft)

Ser den ble annerledes på mobil også. Er det forståelig?
Sist endret av feitsomfaen; 29. november 2018 kl. 10:44. Grunn: Automatisk sammenslåing med etterfølgende innlegg.