¡Hola! ¿Cómo estás?
En este momento, estoy trabajando en una aplicación diseñada especialmente para aspirantes empresarios. Después de realizar una investigación exhaustiva sobre el desarrollo empresarial, he encontrado algunos elementos clave en el proceso de cambio organizacional.
Por ahora, nuestro tiempo será limitado, así que no pierdas ningún detalle. ¿Cómo puedes ayudarme a desarrollar este proyecto en español?
Buenas noches a todos, disculpen si el post no va aquí, pero no se donde más podría preguntar esto (me han bajado post en otros subreddits relacionados al tema xd)
En pocas palabras, estoy aprendiendo a utilizar redes neuronales artificiales, soy un estudiante de ciencias, y estoy empezando a ahondar en este mundo del machine learning con la creacion de redes neuronales artificiales. El tema es que ya tengo algo armado, busco hacer pronósticos de series de tiempo del oxígeno disuelto en agua. y una vez ya creado mi modelo, es donde entra mi duda, si yo tuviera datos de las variables predictoras hasta el 31 de agosto (por poner un ejemplo), como puedo yo hacer predicciones para el 1,2 hasta 3 de septiembre (o más) del oxígeno con base en esos datos sólo hasta agosto. ¿Es posible? ¿O acaso hay que tomar otro enfoque?
Para dar un poco más de contexto trabajo con tensorflow, hay gente que me dice que si y me dicen: "solo tienes que hacer modelo.predict(datos_nuevos)". pero esos "datos nuevos" no los tengo, dado que quiero enfocarme en poder hacer predicciones.
Gracias de antemano si alguien me puede ayudar, y perdón si mi pregunta de noob molesta unu.
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Qué tipo de red armaste? Suena a un problema para red recurrente como LSTM o GRU. Pero antes, las variables de tu modelo son predictoras de O2 disuelto en agua? Debes basarte en la teoría (y mucha revisión bibliográfica) para escoger las correctas.
Tu problema suena a algo con mucha incertidumbre, especialmente si no tienes datos que apoyen tu pronóstico
Como contexto, estoy en un proyecto de pronóstico de caudal a 5 días usando +100 variables y forzante meteorológica, a escala nacional. La forzante meteorológica es la clave para el pronóstico y las variables observadas/estáticas ayudan con el estado interno al inicio del pronóstico
Difícil ayudarte sin mayor detalles de la arquitectura. El modelado de secuencias y series de tiempo tiene varios acercamientos muy distintos.
Aparte de esto, cuantas muestras/samples tienes para entrenar?
Justamente datos_nuevos sería la parte del eje de tiempo que representa el mes que quieres predecir.
Si estás usando BigQuery, puedes usar ml.predict
https://cloud.google.com/bigquery/docs/e2e-journey#model_use_phase
Dale una mirada a estos docs:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-create-dnn-models
https://cloud.google.com/bigquery/docs/e2e-journey
Para modelar series de tiempo y redes neuronales lo más común es usar una red LSTM. Tienen parámetros como.la.lognngitud del input y del output (Horizonte) por ejemplo, quieres predecir un día sabiendo los siete días anteriores. O los siete días anteriores pero del.anyo.pasado.
Tienes que entrenar el modelo con un subconjunto de tus datos, y dejar una parte para test y otra para validación. Al trelatarse de series temporales tienes que samplear estas muestras con algunas precauciones. Hay que observar estacionalidades, correlaciones, secuencialidad, etc. Hay tests estadísticos que tienen que verificarse también.
Hay un libro online de Robert hyndman donde habla de estas técnicas super bien. Y si tu interés tiene relación con el problema y no con las ANN, prueba con métodos más clásicos, partiendo de ARIMA y sus variantes.
Finamente, con el trozo de datos de validación que dejaste aparte puedes ver si tu modelo hace lo.que esperabas:
Tomas 7 días de aquí y ves si el 8avo coincide dentro de un margen de error. Aquí es el model.predict(7dias) = 8avo?
Cuando te lleguen nuevos datos, tienes que reentrenar la red nuevamente, y así para siempre. Todo eso se automatiza generalmente.
Escribí del celu así que quizás se lee feo. Saludos
Como tienes datos pasados, el modelo que debes quizás construir es una regresión y a partir de ahí, empiezas con la Ann,
La regresión te puede ayudar para predecir valores futuros en una serie de tiempo, como los que quisieras generar en tu ann
De ahí puedes tener las siguientes:
Regresión lineal: Adecuada cuando la relación entre las variables es aproximadamente lineal.
Regresión de series de tiempo: Diseñada específicamente para analizar datos secuenciales, como los generados por una ANN.