Encontrará muchas citas sobre el tema de la predicción de las concentraciones de coliformes fecales en el agua (que están relacionadas con la seguridad recreativa) con redes neuronales. La recopilación de datos suficientes para cubrir el amplio rango de variabilidad en las condiciones, así como la incertidumbre en la medición, es un desafío.
Después de leer, tengo la impresión de que los modelos neuronales son decentes para tareas de “interpolación”: predicción de resultados cuando las entradas están dentro del rango de entrenamiento y no para tareas de “extrapolación”: predicción cuando las entradas están fuera del rango de entrenamiento o cuando los cambios tienen hecho al sistema subyacente que no está capturado en el régimen de entrenamiento. Encontré el comentario a continuación útil (mi énfasis agregado):
Antes de comenzar una simulación utilizando una red neuronal, uno debe tratar de averiguar si existen métodos alternativos y si la tarea dada puede ser tratada por una red neuronal. Por ejemplo, no es una buena idea tratar de predecir el sorteo de una lotería de los últimos cinco dibujos utilizando redes neuronales, porque no se puede esperar ninguna correlación entre los diferentes dibujos. Un ejemplo más interesante sería un pronóstico del tiempo por una red neuronal usando las condiciones climáticas de los últimos cinco días. Pero en este caso, hay mejores modelos disponibles y deben usarse en lugar de una red neuronal . En muchas situaciones, uno espera correlaciones entre los datos, pero no conoce ninguna regla o ley que pueda usarse para una predicción.
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