Как определить коррелирование данных БД? Всем привет! Недавно начал разбираться как работают нейронные сети, и у меня возник вопрос.
Допустим у меня есть массив состоящий из строк вида : {1,2,1,3,1,0}, где последний элемент (0) это ответ, условно в массиве содержится 10 тысяч подобных строк. Задача найти коррелирование между этими строками, чтобы при условном запросе {1,5,4,2,4}, предуглдывался ответ исходя из статистического соответствия между строчками БД. Начал копать в сторону Theano, но не нашел что-то подобное.
Я понимаю как устроена работа нейроных сетей. И какие алгоритмы должны применятся. Но не особо понимаю как это реализовывать. Был бы очень благодарен если бы мне подсказали направление поиска.

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Для определения корреляции между данными в базе данных можно использовать различные методы статистического анализа. Например, можно применить коэффициент корреляции Пирсона или Спирмена для оценки силы и направления линейной или монотонной связи между данными.

Чтобы реализовать задачу предсказания ответа на основе статистического соответствия между строками в базе данных, можно использовать методы машинного обучения, такие как нейронные сети. Для этого нужно подготовить данные, разделить их на обучающую и тестовую выборки, создать модель нейронной сети и обучить ее на обучающих данных. После этого можно провести тестирование модели на тестовых данных и оценить ее точность.

В данном случае, для работы с нейронными сетями можно использовать библиотеки, такие как TensorFlow, Keras или PyTorch. Необходимо изучить документацию по выбранной библиотеке и разработать архитектуру нейронной сети, которая будет подходить для предсказания ответа на основе статистического соответствия между строками в базе данных.

Надеюсь, эта информация будет полезной для вас. Удачи в изучении нейронных сетей!