Python - Addestramento rete neurale

[Lottopython]

è un test 29.51 ambate RM gli altri per abbinamento

 

[Lottopython]

Aggiungo un secondo test
aggiornamenti al codice con un addestramento serrato.

il test prevede:
ambo su ruote prefissate PRINCIPALI E SECONDARIE

si tratta solo di un test lo ricordo .

 

[Lottopython]

un buon risultato iniziale
la rete sembra apprendere bene e lo vediamo

ambetto su VE 86.24/l'ambetto su TO 24.87 e l'ambata 86 VE , 24 TO e 81 NA ,quindi le ruote in attesa sono ancora PA FI RM
la rete neurale non è ancora predisposta per l'analisi ed esito 'ambetto ,ma il risultato fa ben sperare.
concludo questo test sabato .

 

[SatuRno17]

Ottimo. Anche io in alcune prove che ho fatto ho notato la sortita di ambetti.

 

[Lottopython]

promemoria:
dal test di questa notte sempre sulla ruota di BA
Ho notato :alzando i parametri su Ru.820 epch175.178 il dato dimensione si dimezza
su 10 test sempre con gli stessi parametri la 5ina cambia ad ogni test
2 su 10 5ine hanno prodotto l'ambo sulle ruote citate al 1 colpo la nazionale (un caso?)
in queste due condizioni :
al secondo colpo altro ambo su RM PA in entrambe i casi
a tempo debito proseguo con i test .
nulla di serio e di certo .Aumentando l'epoch si fa fatica la cpu al 100% 2/3 min

 

[Baciccia4251]

Bravo Lottopython
Ho provato ad usare Python... sto raccogliendo i pezzi del computer che è esploso. Quando provo ad installare le librerie non tutto va a buon fine.
Ho chiesto aiuto all'AI: bontà divina! Ancora un po' ed esplodeva l'intero palazzo
Comunque è divertente, va bhe! Ora devo sistemare Windows che pensando di essere Claudio Villa canta Granada...
Baciccia e il Pythone malefico

 

[Lottopython]

Bravo Lottopython
Ho provato ad usare Python... sto raccogliendo i pezzi del computer che è esploso. Quando provo ad installare le librerie non tutto va a buon fine.
Ho chiesto aiuto all'AI: bontà divina! Ancora un po' ed esplodeva l'intero palazzo
Comunque è divertente, va bhe! Ora devo sistemare Windows che pensando di essere Claudio Villa canta Granada...
Baciccia e il Pythone malefico

grazie Dott. @Baciccia

un analisi veloce dopo l'implementazione dell'ambetto su rete neurale da prendere con ....

 

[Baciccia4251]

grazie Dott. @Baciccia

un analisi veloce dopo l'implementazione dell'ambetto su rete neurale da prendere con ....

Mi sono laureato, con 133 e lodde (con due D perchè ero veramente bravo), in Stupidologia applicata, all'Università di Cojons Village nello Utah in Cina. Quindi, se vuole, può chiamarmi Sua Eccelleza Riverendissima et Altissima, non mi formalizzo e sono il Principe degli Umili. Mi dia pure del Loro.
Baciccia

 

[Lottopython]

Mi sono laureato, con 133 e lodde (con due D perchè ero veramente bravo), in Stupidologia applicata, all'Università di Cojons Village nello Utah in Cina. Quindi, se vuole, può chiamarmi Sua Eccelleza Riverendissima et Altissima, non mi formalizzo e sono il Principe degli Umili. Mi dia pure del Loro.
Baciccia

bene un laureato beatitunizzato con pappalina al seguito, al quale dare della Vs Signoria Ella e farlo con spirito di umiltà .pensavo il Dott bastasse ..finisco sempre col sbagliare.

 

[SatuRno17]

Lottopython ti ringrazio per i vari test che stai portando avanti.
Secondo me questo progetto ha ottime potenzialità ma purtroppo non conoscendo appieno il linguaggio non riesco a sfruttarlo come si deve. Ci vorrà del tempo per studiarlo e capirlo.

 

[SatuRno17]

Aggiungo un secondo test
aggiornamenti al codice con un addestramento serrato.

il test prevede:
ambo su ruote prefissate PRINCIPALI E SECONDARIE

si tratta solo di un test lo ricordo .

Ambo su Venezia!!! Grande Lottopython. Peccato che non l'ho giocata oggi

 

[Lottopython]

bene inizia a dare i suoi primi frutti ,le ruote interessate rimangano in gioco vediamo domani ma non è sempre detto .

 

[Lottopython]

**La precedente rimane in gioco
facciamo un salto nella Rete Neurale Beta 7 e vediamo come si comporta
: aumentato solo il range estrazioni sembra che questo aumenti le possibilità
: a colpo subito ha regalato l'ambo sulla Nazionale 7.9 IL 16/01 sposterei l'asticella sulle ruote in elenco .
.....continua il test

 

[Lottopython]

**La precedente rimane in gioco
facciamo un salto nella Rete Neurale Beta 7 e vediamo come si comporta
: aumentato solo il range estrazioni sembra che questo aumenti le possibilità
: a colpo subito ha regalato l'ambo sulla Nazionale 7.9 IL 16/01 sposterei l'asticella sulle ruote in elenco .
.....continua il test

7.38 ambo to tutte
4.9 ambetto cagliari
4 cagliari
7 a Firenze
7 a Genova
sicuramente c'è da lavorarci i risultati fanno ben sperare non è facile .
Cmq rimangono delle ottime indicazioni

 

[SatuRno17]

7.38 ambo to tutte
4.9 ambetto cagliari
4 cagliari
7 a Firenze
7 a Genova
sicuramente c'è da lavorarci i risultati fanno ben sperare non è facile .
Cmq rimangono delle ottime indicazioni

Ottimo lavoro Lottopython. Anche io sto sperimentando molto. In particolare sto modificando la creazione del modello (cambiamento nel numero di "neuroni"), inserimento e divisione dei dati, e aumento del numero di epochs. Infine valuto il grafico con training e validation Loss

 

[Lottopython]

Buonasera Saturno ,
se vuoi addestrare la rete concretamente ,interagisci con questa linea di codice senza esagerare
occhio alla CPU sempre pannello aperto.


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = crea_modello(X_train, y_train)

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=30, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[early_stop])

 

[SatuRno17]

Buonasera Saturno ,
se vuoi addestrare la rete concretamente ,interagisci con questa linea di codice senza esagerare
occhio alla CPU sempre pannello aperto.


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = crea_modello(X_train, y_train)

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=30, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[early_stop])

Buonasera Lottopython,
Anche l'IA mi ha consigliato di aggiungere Early_stop che se ho capito bene serve a fermare l'addestramento non appena la validation Loss smette di migliorare.
Tutto ciò per ridurre l'overfitting cioè il sovradattamento.
Diciamo che tra tutti i parametri possibili effettivamente ci si perdono le ore ma penso che qualcosa di buono ci può uscire quindi non è tempo sprecato.
C'è anche una funzionalità per modificare l'apprendimento:

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001),loss="mean_squared_error",metrics=["accuracy"])