Задача классификации

@AWSik · Регистрация: 14.12.2017

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Всем доброго времени суток.
У меня стоит следующая задача
Имеется выборка данных:
Входные данные представляют собой различные параметры детали.
Выходными данными являются команды для построения детали.
Пример:
Длина, ширина, Радиус фаски, длина резьбы -> фаска, резьба, выдавливание;
Длина, Высота, ширина -> выдавливание

Какой метод ИИ тут лучше всего использовать для подобного рода классификации?

@Mikhaylo · 02.05.2024, 06:34

Ничего непонятно, слишком абстрактно. Приведите пример данных.

@AWSik · 02.05.2024, 06:44 **[ТС]**

Mikhaylo,
Вход: Радиус фаски -> Выход: значит надо использовать команду Фаска
Вход: количество отверстий -> Выход: надо использовать команды концентрическую сетку, элемент вырез

То есть существует множество параметров из разных деталей, и существует множество команд для построения детали.
Задача заключается в том чтобы на основе наличия или отсутствия тех или иных параметров детали определять какие понадобятся команды для построения детали.

@Mikhaylo · 02.05.2024, 08:13

Сообщение от AWSik

Вход: Радиус фаски -> Выход: значит надо использовать команду Фаска

Ну если вы это называете "конкретной задачей"...
Ищем словосочетание "радиус фаски", добавляем операцию "фаска". Зачем тут ИИ?

@Инженер_3 · 04.05.2024, 19:13

Сообщение от AWSik

Всем доброго времени суток.
У меня стоит следующая задача
Имеется выборка данных:
Входные данные представляют собой различные параметры детали.
Выходными данными являются команды для построения детали.
Пример:
Длина, ширина, Радиус фаски, длина резьбы -> фаска, резьба, выдавливание;
Длина, Высота, ширина -> выдавливание
Какой метод ИИ тут лучше всего использовать для подобного рода классификации?

ИИ - это язык программирования такой? Со своими методами, свойствами и событиями?
Конкурент для С++

П.С. Я на С++ написал пару десятков функций для генерации чертежей на конические шестерни, но потом забросил - тема тупиковая.

@YagDen · 17.05.2024, 22:28

Если я правильно понял, у вас на входе набор параметров, который задается 1 раз, а на выходе последовательность действий. Это что-то типа генератора G-кода для ЧПУ станка? Если нужны именно нейронные сети, попробуйте модель Encoder-Decoder. На encoder подаете входные параметры. Если это вектор данных постоянной длины - какой-нибудь многослойный перцептрон, если последовательность - LSTM или GRU. Decoder - как я понял, реализует последовательность команд. Соответственно тоже LSTM или GRU + полносвязный слой с Softmax на конце. Это если нужно только выбрать одну команду. Если нужно еще и параметры генерировать - Softmax не подойдет. Loss функция - кросс энтропия (для Softmax) или MSE (для всего остального). Как нормировать ваши данные - тут не подскажу.

Новые блоги и статьи
Это работает. Скорость асинхронной логики велика. Вопрос видимо останется в стабильности. Плата - огонь! Hrethgir 13.01.2025 По прошлому проекту в Logisim Evolution https:/ / www. cyberforum. ru/ blogs/ 223907/ blog8781. html прилагаю файл архива проекта Gowin Eda и снимок. Восьмибитный счётчик из сумматора+ генератор сигнала. . .	UserScript для подсветки кнопок языков программирования в зависимости от текущего раздела volvo 13.01.2025 В результате работы этого скрипта подсвечиваются нужные кнопки не только в форме быстрого ответа, но и при редактировании сообщения: / / ==UserScript== / / @name CF_DefaultLangSelect / / . . .	Введение в модели и алгоритмы машинного обучения InfoMaster 12.01.2025 Машинное обучение представляет собой одну из наиболее динамично развивающихся областей искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и методов, позволяющих компьютерам. . .	Как на Python создать нейросеть для решения задач InfoMaster 12.01.2025 В контексте стремительного развития современных технологий особое внимание уделяется таким инструментам, как нейросети. Эти структуры, вдохновленные биологическими нейронными сетями, используются для. . .	Как создать нейросеть для генерации картинок на Python InfoMaster 12.01.2025 Генерация изображений с помощью искусственных нейронных сетей стала одним из наиболее захватывающих направлений в области компьютерного зрения и машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим. . .	Создание нейросети для генерации текста на Python InfoMaster 12.01.2025 Нейросети, или искусственные нейронные сети, представляют собой модели машинного обучения, вдохновленные работой человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных узлов, или "нейронов",. . .
Как создать нейросеть распознавания изображений на Python InfoMaster 12.01.2025 Введение в распознавание изображений с помощью нейросетей Распознавание изображений с помощью нейронных сетей стало одним из самых впечатляющих достижений в области искусственного интеллекта. Эта. . .	Основы искуственного интеллекта InfoMaster 12.01.2025 Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одну из наиболее динамично развивающихся областей современной науки и технологий. В широком смысле под искусственным интеллектом понимается способность. . .	Python и нейросети InfoMaster 12.01.2025 Искусственные нейронные сети стали неотъемлемой частью современных технологий, революционизировав множество областей - от медицинской диагностики до автономных транспортных средств. Python, благодаря. . .	Python в машинном обучении InfoMaster 12.01.2025 Python стал неотъемлемой частью современного машинного обучения, завоевав позицию ведущего языка программирования в этой области. Его популярность обусловлена несколькими ключевыми факторами, которые. . .	Создание UI на Python с TKinter InfoMaster 12.01.2025 TKinter — это одна из наиболее популярных библиотек для создания графических интерфейсов пользователей (GUI) в языке программирования Python. TKinter входит в стандартную библиотеку Python, что. . .	HTML5 в разработке мобильных приложений InfoMaster 12.01.2025 Введение: Обзор роли HTML5 в мобильной разработке В современном мире мобильных технологий HTML5 стал ключевым инструментом для разработки кроссплатформенных приложений. Эта технология произвела. . .

@AWSik 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.12.2017 Сообщений: 29
		1
	Задача классификации 02.05.2024, 05:37. Показов 561. Ответов 5 Метки нет (Все метки) Всем доброго времени суток. У меня стоит следующая задача Имеется выборка данных: Входные данные представляют собой различные параметры детали. Выходными данными являются команды для построения детали. Пример: Длина, ширина, Радиус фаски, длина резьбы -> фаска, резьба, выдавливание; Длина, Высота, ширина -> выдавливание Какой метод ИИ тут лучше всего использовать для подобного рода классификации? 0

@Mikhaylo 674 / 548 / 74 Регистрация: 20.09.2014 Сообщений: 3,567
	02.05.2024, 06:34	2
	Ничего непонятно, слишком абстрактно. Приведите пример данных. 0

@AWSik 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.12.2017 Сообщений: 29
	02.05.2024, 06:44 [ТС]	3
	Mikhaylo, Вход: Радиус фаски -> Выход: значит надо использовать команду Фаска Вход: количество отверстий -> Выход: надо использовать команды концентрическую сетку, элемент вырез То есть существует множество параметров из разных деталей, и существует множество команд для построения детали. Задача заключается в том чтобы на основе наличия или отсутствия тех или иных параметров детали определять какие понадобятся команды для построения детали. 0

@Mikhaylo 674 / 548 / 74 Регистрация: 20.09.2014 Сообщений: 3,567
	02.05.2024, 08:13	4
	Сообщение от AWSik Вход: Радиус фаски -> Выход: значит надо использовать команду Фаска Ну если вы это называете "конкретной задачей"... Ищем словосочетание "радиус фаски", добавляем операцию "фаска". Зачем тут ИИ? 0

@Инженер_3 3 / 3 / 0 Регистрация: 10.06.2016 Сообщений: 328
	04.05.2024, 19:13	5
	Сообщение от AWSik Всем доброго времени суток. У меня стоит следующая задача Имеется выборка данных: Входные данные представляют собой различные параметры детали. Выходными данными являются команды для построения детали. Пример: Длина, ширина, Радиус фаски, длина резьбы -> фаска, резьба, выдавливание; Длина, Высота, ширина -> выдавливание Какой метод ИИ тут лучше всего использовать для подобного рода классификации? ИИ - это язык программирования такой? Со своими методами, свойствами и событиями? Конкурент для С++ П.С. Я на С++ написал пару десятков функций для генерации чертежей на конические шестерни, но потом забросил - тема тупиковая. 0

@YagDen 1 / 1 / 0 Регистрация: 06.02.2019 Сообщений: 216
	17.05.2024, 22:28	6
	Если я правильно понял, у вас на входе набор параметров, который задается 1 раз, а на выходе последовательность действий. Это что-то типа генератора G-кода для ЧПУ станка? Если нужны именно нейронные сети, попробуйте модель Encoder-Decoder. На encoder подаете входные параметры. Если это вектор данных постоянной длины - какой-нибудь многослойный перцептрон, если последовательность - LSTM или GRU. Decoder - как я понял, реализует последовательность команд. Соответственно тоже LSTM или GRU + полносвязный слой с Softmax на конце. Это если нужно только выбрать одну команду. Если нужно еще и параметры генерировать - Softmax не подойдет. Loss функция - кросс энтропия (для Softmax) или MSE (для всего остального). Как нормировать ваши данные - тут не подскажу. 0