Блог

Рассмотрим такую настройку. Мы хотим оценить количество детей, играющих сегодня на детской площадке. Однако это зависит от трех факторов: температуры (сегодня и в предыдущие дни), количества дождя (сегодня и в предыдущие дни) и количества детей, играющих (только в предыдущие дни). Как можно было бы смоделировать этот сценарий с использованием рекуррентной нейронной сети (или есть лучший способ)?

1. В частности, как мы можем получить прогноз сегодня, учитывая три величины за предыдущие дни?
2. А также, как мы могли бы добавить дополнительную информацию с сегодняшнего дня (только две величины с сегодняшнего дня), чтобы улучшить прогноз?
3. Наконец, что делать, если метка разрежена (мы можем считать детей только в некоторые случайные дни), но у нас есть другие факторы, измеряемые каждый день? То есть помеченные обучающие данные не находятся в равных интервалах.