Cómo usar la red neuronal entrenada

Las redes neuronales ahora se han asomado en varios campos de la industria. Es la capacidad de una máquina para tomar decisiones de forma autónoma al igual que lo haría un cerebro humano sin la intervención de ningún ser humano, con la ayuda del aprendizaje profundo ha permitido que las máquinas de la siguiente industria tomen decisiones por su cuenta:

• El análisis de la cadena de suministro de redes neuronales ha permitido a las máquinas analizar la demanda de ciertos productos o servicios en tiempo real y hacer que estén disponibles en el lugar correcto, en la cantidad correcta y en el momento correcto
• Análisis de marketing: ahora las máquinas pueden determinar el patrón de comportamiento del consumidor hacia la compra de diversos bienes y servicios, con la ayuda de que permite identificar el precio correcto, SKU, ciertas características y características de los productos o servicios y preparar una estrategia de marketing adecuada.
• Comercio electrónico: las redes neuronales han permitido que grandes compañías como netflix, amazon, etc. determinen el comportamiento de compra de los clientes y les ha permitido proponer productos adecuados e incluso recomendaciones basadas en sus compras e intereses anteriores.

Muy pocos datos para responder, en realidad necesita mencionar qué plataforma está utilizando. Estaré encantado de compartir en caso de matlab.

En el caso de matlab, es muy fácil usar una red capacitada simplemente proporcionando los argumentos requeridos.

Por qué, al igual que en cualquier otro modelo aprendido, pasa los datos de su prueba a través de él y calcula una medida de precisión (predicha versus real). Si está satisfecho con la precisión, úsela para sus predicciones.

Si puede explicar un poco más sobre la confusión, se puede proporcionar una mejor ayuda.

Si ya ha entrenado una red neuronal, simplemente desactive la optimización y envíe su entrada (tal vez después de la normalización) y obtenga lo que ve en la capa de salida.