La investigación está respaldada por la aplicación, la mayor parte del tiempo. Estaba en la situación de proponer algunos modelos NN, y luego llegué con demostraciones matemáticas sobre la capacidad de convergencia o aproximación. Esto es solo la mitad del trabajo, ya que generalmente tiene que ejecutar el modelo (NN) en algunos benchamrks y compararlo con otras redes. Si va a publicar esto en una revista o presentarlo en una conferencia, los revisores le pedirán que lo haga.
Aquí viene la parte de programación: para probar su modelo, debe ejecutarlo. Debería poder cargar los datos, preprocesarlos y luego alimentar su modelo. Aunque el procesamiento previo podría ser un paso separado, lleva a cabo mediante el uso de algunos paquetes / scripts simples, la parte central es poner en práctica su modelo y ser capaz de ajustar distintas partes de la misma (por ejemplo hiperparámetros).
Después de esta validación básica, debe probar su sistema frente a otros modelos. Para hacer esto, debe implementar esos otros modelos y ejecutarlos, o para poder incluir su código en un ecosistema que le permita comparar los resultados. Weka (basado en Java) es un excelente ecosistema, tanto para ajustes iniciales (parte de Explorer) como para comparaciones estadísticas (Experimenter). El rápido Miner recientemente se convirtió en lo más amable para la integración de módulos implementado utilizado. Python (scikit learn) y R (caret) son otros lenguajes que puedes adoptar; El punto principal de esta respuesta es: para el aprendizaje automático Java, R, Python y Octave / Matlab son los lenguajes principales.
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Así que sólo lo hacen, como dijo Michal. Asegúrese de que es usted quien implementa su modelo, solo para poder encontrar sus falacias y poder mejorarlo.
