Bei diesem Projekt wurde ein neuronales Netz von Grund auf programmiert. Hierbei wurden keine gängigen Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch genutzt, sondern es wurden manuell Algorithmen wie der Backpropagation Algorithmus oder das Aktualisieren der Gewichte implementiert. Mit diesem Netz kann eine Vorhersage über Bike-sharing Zahlen getroffen werden. Eine detaillierte Beschreibung findet sich weiter unten.
Als Grundlage für die Prädiktion werden die Zahlen der ausgeliehenen Fahrräder für jeden Tag des Jahres 2012 verwendet. Zusätzlich liegen Informationen zur Saison, dem Wetter und dem Wochentag vor. Diese Daten werden zunächst normalisiert. Die letzten 3 Wochen der Daten werden als Testdatensatz genutzt, um später die Performance des Netzes zu testen. Die restlichen Daten werden in Trainings- und Validierungsdatensatz unterteilt.
Das neuronale Netz besteht aus einer verdeckten Schicht mit 30 Neuronen und einer Ausgabeschicht mit einem Neuron. Hier wurde nicht auf gängige Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch zurückgegriffen -- der Backpropagation Algorithmus und das Aktualisieren der Gewichte wurden manuell programmiert. Trainiert wurde über 10.000 Iterationen, bei denen sowohl Trainingsfehler als auch Validierungsfehler reduziert wurden.
Anhand der Testdaten kann die Prädiktion mit den realen Daten verglichen werden. Hier zeigt sich, dass das Modell in der Lage ist zu erkennen, dass die meisten Fahrräder mittags geliehen werden. Die Anzahl der geliehenen Räder ist ebenfalls gut abgeschätzt.
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