Шаг 5: Применение модели

После того, как модель прошла тестирование, можно ее применять для рекомендации контента пользователям. Например, можно использовать модель, чтобы рекомендовать пользователю книги по фантастике, если он ранее покупал такие книги. В этом случае, модель может использовать данные о пользователе, чтобы предсказать, что он может заинтересоваться.

Код решения для рекомендательной системы будет зависеть от того, какие данные о пользователе и предметах рекомендуется использовать, а также какая архитектура нейронной сети будет использоваться. Ниже приведен пример кода для простой рекомендательной системы на основе матричной факторизации, которая использует данные о рейтингах пользователей и предметов:

import numpy as np

# загрузка данных

ratings = np.array([

[5, 3, 0, 1],

[4, 0, 0, 1],

[1, 1, 0, 5],

[1, 0, 0, 4],

[0, 1, 5, 4],

])

# инициализация параметров

num_users, num_items = ratings.shape

num_factors = 2

learning_rate = 0.01

num_epochs = 1000

# инициализация матриц пользователей и предметов

user_matrix = np.random.rand(num_users, num_factors)

item_matrix = np.random.rand(num_factors, num_items)

# обучение матричной факторизации

for epoch in range(num_epochs):

for i in range(num_users):

for j in range(num_items):

if ratings[i][j] > 0:

error = ratings[i][j] – np.dot(user_matrix[i,:], item_matrix[:,j])

user_matrix[i,:] += learning_rate * (error * item_matrix[:,j])

item_matrix[:,j] += learning_rate * (error * user_matrix[i,:])

# прогнозирование рейтингов для всех пользователей и предметов

predicted_ratings = np.dot(user_matrix, item_matrix)

# рекомендация предметов для конкретного пользователя

user_id = 0

recommended_items = np.argsort(predicted_ratings[user_id])[::-1]

print("Рекомендации для пользователя", user_id)

print(recommended_items)

В этом примере мы использовали матричную факторизацию для построения рекомендательной системы. Мы инициализировали матрицы пользователей и предметов случайными значениями и обучили их на основе известных рейтингов пользователей и предметов. Затем мы использовали полученные матрицы, чтобы прогнозировать рейтинги для всех пользователей и предметов, а затем рекомендовали предметы на основе этих прогнозов для конкретного пользователя. В реальных системах могут использоваться более сложные алгоритмы и более разнообразные данные.

Описание процесса.

Импортируем необходимые модули из TensorFlow.

Создаем модель, используя сверточные нейронные сети. Модель принимает входные данные в виде изображения размером 48х48х1 пикселей. Слои Conv2D, BatchNormalization и MaxPooling2D используются для извлечения признаков из изображения. Слой Flatten преобразует полученные признаки в одномерный вектор. Слои Dense, BatchNormalization и Dropout используются для классификации эмоций на 7 категорий (счастье, грусть, злость и т.д.).

Компилируем модель, указываем оптимизатор, функцию потерь и метрики.

Обучаем модель на обучающем наборе данных с использованием валидационного набора.

Оцениваем точность модели на тестовом наборе данных.

Используем модель для предсказания эмоций на новых данных.

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

from tensorflow.keras import layers

# Создание модели

model = keras.Sequential([

layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1)),

layers.BatchNormalization(),

layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),

layers.Dropout(0.25),

layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

layers.BatchNormalization(),

layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),