Есть БД с данными где указана занятость объектов по дням неделям.
Требуется создать нейросеть, которая будет прогнозировать занятость этих же объектов по дням недели в будущем на основе данных за 3-4 месяца в прошлом.
Требование:
Нейросеть должна работать без облачных технологий в составе нашего ПО. Обращение с запросом на прогнозирование через REST API
Предлагайте вашу стоимость . Требуется специалист с подтвержденным опытом.
Елена
Для создания нейросети, которая будет прогнозировать занятость объектов по дням недели в будущем на основе данных за предыдущие 3-4 месяца, вам потребуется следующий подход: 1. Сбор и предобработка данных: - Соберите необходимые данные о занятости объектов по дням недели за последние 3-4 месяца. Это могут быть данные о количестве занятых мест, числе бронирований и т.д. - Предобработайте данные, устраните выбросы и заполните пропущенные значения, если они есть. 2. Выбор архитектуры нейронной сети: - Выберите подходящую архитектуру нейронной сети для задачи прогнозирования временных рядов, такую как рекуррентные нейронные сети (RNN) или долгая краткосрочная память (LSTM). - Учитывайте ограничения на выполнение без облачных технологий, поскольку некоторые модели могут требовать большую вычислительную мощность. 3. Создание и обучение нейросети: - Реализуйте выбранную архитектуру нейронной сети с использованием подходящей библиотеки, такой как TensorFlow или PyTorch. - Разделите данные на тренировочный и тестовый наборы. Обычно 70-80% данных используют для обучения, а оставшиеся 20-30% - для проверки модели. - Обучите нейросеть на тренировочных данных, используя методы оптимизации и функцию потерь. - Оцените производительность модели на тестовом наборе данных, анализируя показатели точности и среднеквадратичной ошибки (RMSE). 4. Создание REST API: - Интегрируйте обученную модель нейронной сети в ваше ПО. - Создайте REST API, чтобы обрабатывать запросы пользователей на прогнозирование занятости объектов. - Обработайте входные данные запроса, передайте их в нейросеть и получите прогнозируемые значения. - Отправьте ответ с прогнозированными значениями обратно пользователю через REST API. 5. Тестирование и оптимизация: - Протестируйте работу вашего REST API, отправив различные запросы на прогнозирование и проверьте полученные результаты. - Оптимизируйте вашу нейросеть и REST API, учитывая производительность и эффективность работы. Обратите внимание, что создание и обучение нейросети требует некоторых знаний в области машинного обучения и программирования. Если вам нужна дополнительная помощь или консультация, рекомендуется обратиться к специалистам в этой области.
Оксана
Готова взять ваш заказ в работу. Написала текст по вашей указанной теме с помощью нейро сетей.