Как обучить модель предсказывать количество людей на определённой остановке автобуса до того, как они скопятся в больших количествах? Задать вопрос

Спросил 5 лет, 4 месяца назад Изменён сегодня Просмотрен 199 раз

Спросил 5 лет, 4 месяца назад

2 $\begingroup$ Каждый человек, вероятно, использует приложение, которое отслеживает его/её положение периодически и отправляет на наши серверы. Я хочу использовать эти данные для обучения модели, чтобы предсказывать часы пик для каждой автобусной остановки на карте, чтобы мы могли отправить дополнительные автобусы для обработки предсказанного скопления до того, как это произойдет. У меня нет опыта в ИИ или машинном обучении. Итак, какую модель мне следует использовать для этого? машинное обучение дизайн ИИ прогнозирование разработка ИИ Поделиться Улучшить этот вопрос Отредактировано 11 сен 2020 в 14:28 nbro 43.2k 14 14 золотых значков 121 121 серебряных значков 222 222 бронзовых значков Спросил 11 сен 2020 в 12:34 Alaa Sabateen 21 1 1 бронзовый значок $\endgroup$ 1 1 $\begingroup$ Добро пожаловать на AI Stack Exchange. У вас есть какие-либо данные из приложений, или это воображаемое приложение, с которым вы хотите работать в первой версии модели? Формулировка предполагает, что это идея приложения/сервиса, и вы пытаетесь понять самые первые части попытки его создания. Есть ли у вас какие-либо доступные данные (то есть уже имеющиеся), например, общие данные о движении, карта автобусных маршрутов и т. д.? $\endgroup$ Neil Slater – Neil Slater 2024-05-27 21:39:27 +00:00 Прокомментировано 27 мая 2024 в 21:39 Добавить комментарий | 2 Ответа 2 Сортировка по: Сбросить к значению по умолчанию Наибольший балл (по умолчанию) Дата изменения (сначала новые) Дата создания (сначала старые) 0 $\begingroup$ Возможно, вы можете использовать рекуррентную нейронную сеть на сохраненных данных для обучения прогностической модели на основе прошлых данных. Поделиться Улучшить этот ответ Ответил 15 сен 2020 в 1:53 gihan 36 2 2 бронзовых значка $\endgroup$ 1 1 $\begingroup$ Возможно, вам следует предоставить больше деталей о ваших предложениях. Например, почему RNN подходит для этой задачи? $\endgroup$ nbro – nbro 2020-09-15 12:23:43 +00:00 Прокомментировано 15 сен 2020 в 12:23 Добавить комментарий | 0 $\begingroup$ H2O's AutoML — это то, что вы ищете, поверьте, это сделает вашу жизнь суперлегкой. Итак, как это обычно работает: У вас есть данные, и вы хотите понять их, сделав прогноз/классификацию и целый ряд других вещей, в вашем случае прогнозирование. Предположим, существует 50 алгоритмов прогнозирования, и крайне маловероятно, что один человек знает их все. Именно здесь на сцену выходит AutoML. Вы даете AutoML часть ваших обработанных данных и говорите ему найти идеальный алгоритм, который, по его мнению, вы должны использовать на этих данных для этого типа прогнозирования. Посмотрите использование API AutoML в документации и видео на YouTube. Затем он предоставляет вам список лучших алгоритмов, которые AutoML считает лучшими на основе функции потерь, которую вы указываете. Существует множество других параметров, которые вы можете указать в API AutoML. Выберите 1-2 лучших и настройте гиперпараметры алгоритма. Вот и всё. Даже если вы недовольны производительностью вашей системы, попробуйте ансамблевое обучение, прежде чем прибегать к мощности нейронных сетей, которая сопровождается множеством сложностей и проблем с производительностью. Поделиться Улучшить этот ответ Отредактировано 15 сен 2020 в 2:44 Ответил 15 сен 2020 в 2:36 Arpit-Gole 404 3 3 серебряных значка 9 9 бронзовых значков $\endgroup$ Добавить комментарий | Вы должны войти в систему, чтобы ответить на этот вопрос. Начните спрашивать, чтобы получить ответы. Найдите ответ на свой вопрос, задав вопрос. Задать вопрос Исследуйте связанные вопросы машинное обучение дизайн ИИ прогнозирование разработка ИИ Посмотрите похожие вопросы с этими тегами.

2 $\begingroup$ Каждый человек, вероятно, использует приложение, которое отслеживает его/её положение периодически и отправляет на наши серверы. Я хочу использовать эти данные для обучения модели, чтобы предсказывать часы пик для каждой автобусной остановки на карте, чтобы мы могли отправить дополнительные автобусы для обработки предсказанного скопления до того, как это произойдет. У меня нет опыта в ИИ или машинном обучении. Итак, какую модель мне следует использовать для этого? машинное обучение дизайн ИИ прогнозирование разработка ИИ Поделиться Улучшить этот вопрос Отредактировано 11 сен 2020 в 14:28 nbro 43.2k 14 14 золотых значков 121 121 серебряных значков 222 222 бронзовых значков Спросил 11 сен 2020 в 12:34 Alaa Sabateen 21 1 1 бронзовый значок $\endgroup$ 1 1 $\begingroup$ Добро пожаловать на AI Stack Exchange. У вас есть какие-либо данные из приложений, или это воображаемое приложение, с которым вы хотите работать в первой версии модели? Формулировка предполагает, что это идея приложения/сервиса, и вы пытаетесь понять самые первые части попытки его создания. Есть ли у вас какие-либо доступные данные (то есть уже имеющиеся), например, общие данные о движении, карта автобусных маршрутов и т. д.? $\endgroup$ Neil Slater – Neil Slater 2024-05-27 21:39:27 +00:00 Прокомментировано 27 мая 2024 в 21:39 Добавить комментарий | 2 Ответа 2 Сортировка по: Сбросить к значению по умолчанию Наибольший балл (по умолчанию) Дата изменения (сначала новые) Дата создания (сначала старые) 0 $\begingroup$ Возможно, вы можете использовать рекуррентную нейронную сеть на сохраненных данных для обучения прогностической модели на основе прошлых данных. Поделиться Улучшить этот ответ Ответил 15 сен 2020 в 1:53 gihan 36 2 2 бронзовых значка $\endgroup$ 1 1 $\begingroup$ Возможно, вам следует предоставить больше деталей о ваших предложениях. Например, почему RNN подходит для этой задачи? $\endgroup$ nbro – nbro 2020-09-15 12:23:43 +00:00 Прокомментировано 15 сен 2