Системы искусственного интеллекта

Формулировка задания:

Сгенерировать набор данных для построения регрессионной модели и обучить на этих данных нейронную сеть прямого распространения.

Рекомендации по выполнению задания

Алгоритм выполнения:

1. Сгенерировать исходный набор данных. Для этого необходимо воспользоваться одним из генераторов библиотеки sklearn (https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets из раздела Samples generator). 

2. Разделить исходную выборку данных на массив X независимых переменных и вектор значений y зависимой переменной.

3. Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

4. Задать параметры нейронной сети (обосновать выбор параметров) и произвести ее обучение. При этом необходимо: 

● нормировать исходные данные в зависимости от выбранных параметров нейронной сети;

● замерить время, потребовавшееся на обучение нейронной сети;

● вывести итоговые значения весовых коэффициентов.

5. Определить точность работы нейронной сети на тестовой выборке:

● рассчитать коэффициент детерминации;

● рассчитать среднюю квадратичную ошибку. 

6. Представить текстовое описание выполнения каждого этапа работы.

Отчет по работе формируется в двух форматах: 

● .ipynb; 

● .pdf (ipynb, сохраненный в формате .pdf).