Sieci neuronowe wielowarstwowe (MLP – multilayer perceptron) to klasyka uczenia maszynowego, ale wciąż stanowią fundament dla wielu bardziej złożonych modeli. Dzięki prostocie konstrukcji i ogromnej elastyczności, MLP doskonale nadają się do eksperymentów i nauki głębszego rozumienia sztucznej inteligencji. W środowisku TensorFlow ich implementacja może być zaskakująco przystępna, nawet dla osób dopiero rozpoczynających przygodę z głębokim uczeniem.
Przygotowanie danych i środowiska – pierwszy krok w stronę modelu
Pierwszym etapem pracy z siecią neuronową jest stworzenie odpowiedniego zestawu danych. W przykładzie zastosowano prosty zbiór danych regresyjnych, który generuje się za pomocą funkcji make_regression z biblioteki scikit-learn. Parametry zestawu – takie jak liczba próbek i cech – można dowolnie konfigurować, dostosowując trudność problemu do swoich potrzeb.
Dane wejściowe i wyjściowe należy przygotować w formacie zgodnym z TensorFlow. Do tego celu służy funkcja train_test_split, która dzieli dane na zestawy treningowy i testowy. Warto zadbać o to, by dane zostały odpowiednio przeskalowane – co osiąga się z pomocą MinMaxScaler. Dzięki temu sieć będzie uczyła się szybciej i bardziej efektywnie.
Budowa modelu – definicja architektury MLP
Model MLP w TensorFlow można zdefiniować na kilka sposobów, ale najbardziej czytelnym i elastycznym rozwiązaniem pozostaje użycie interfejsu tf.keras.Sequential. Taka konstrukcja umożliwia dodawanie kolejnych warstw w przejrzysty sposób – warstwa po warstwie.
W przykładowej architekturze zastosowano dwie warstwy ukryte, każda z 64 neuronami i funkcją aktywacji ReLU. Warstwa wyjściowa zawiera tylko jeden neuron, odpowiedzialny za zwracanie wartości regresyjnej. Całość tworzy zwartą i skuteczną strukturę, gotową do treningu.
Kluczową rolę odgrywa również dobór hiperparametrów – takich jak rozmiar batcha czy liczba epok. Warto zacząć od wartości domyślnych i modyfikować je dopiero wtedy, gdy sieć nie spełnia oczekiwań.
Kompilacja i trening – uczymy naszą sieć
Zanim model zacznie się uczyć, należy go skompilować. W przykładzie użyto optymalizatora adam oraz funkcji kosztu mean_squared_error, która dobrze sprawdza się w problemach regresyjnych. Dodatkowo, jako metrykę monitorującą postępy treningu, wybrano mean_absolute_error.
Proces uczenia sieci trwa przez określoną liczbę epok – w tym przypadku było ich 200. Trening odbywa się na zbiorze treningowym, z jednoczesnym śledzeniem błędów na zbiorze walidacyjnym. Dzięki temu można na bieżąco monitorować, czy model się nie przeucza i zachowuje zdolność generalizacji.
Po zakończeniu treningu warto sprawdzić, jak dobrze model radzi sobie na danych testowych. Ocena jakości predykcji to nie tylko formalność – to sposób na zweryfikowanie, czy architektura i dane rzeczywiście tworzą spójną całość.
Prognozowanie i testowanie – co potrafi wytrenowany model?
Wytrenowany model można od razu wykorzystać do generowania prognoz na nowych danych. W przykładzie z użyciem funkcji model.predict sprawdzono, jak sieć radzi sobie z konkretnymi przypadkami. Wyniki porównano z rzeczywistymi wartościami, co pozwala ocenić trafność predykcji i potencjalne niedoskonałości modelu.
Ważne, aby dane testowe również były wcześniej przeskalowane – sieć uczyła się na danych znormalizowanych, więc wszelkie rozbieżności mogą wpłynąć na jakość wyników. Po zakończeniu prognozowania można również przeprowadzić analizę błędów – choćby wizualną – aby wyciągnąć wnioski na przyszłość.
Refleksje końcowe – prostota, która uczy najwięcej
MLP to narzędzie proste, ale nie prostackie – pozwala zrozumieć podstawowe mechanizmy działania sieci neuronowych bez konieczności zagłębiania się w skomplikowane architektury. W środowisku TensorFlow ich budowa i trening to proces intuicyjny, który nie wymaga rozległej wiedzy eksperckiej, ale nagradza za konsekwencję i eksperymenty.
Takie przykłady są szczególnie cenne dla tych, którzy chcą rozpocząć naukę od podstaw, a nie od kopiowania gotowych rozwiązań. Bo choć świat AI bywa złożony, to właśnie w prostocie często kryje się najwięcej wiedzy.
