- Poiché si tratta di un problema di previsione di sequenze, potresti considerare l'utilizzo di reti neurali ricorrenti (RNN) come le LSTM (Long Short-Term Memory) o le GRU (Gated Recurrent Unit) tecniche di deep learning, ma richiede una comprensione approfondita dei dati e delle architetture di rete neurale appropriate.

. * Regolarizzazione: Considera di aggiungere una regolarizzazione L1 o L2 alle tue reti per penalizzare

neurale. Architettura della rete neurale: La scelta dell'architettura della rete neurale è cruciale per il successo Nel tuo caso, potresti considerare l'utilizzo di reti neurali ricorrenti (RNN) o reti neurali convoluzionali Ecco un esempio di come potresti definire una semplice rete neurale usando TensorFlow e Keras: import Questi dati possono essere utilizzati per arricchire il set di dati della tua rete neurale.

x_train_data=np.reshape(x_train_data,(x_train_data.shape[0],x_train_data.shape[1],1)) #Costruisco il Modello neurale

Ciao, sono Francesco project manager di IA Italia, interessante ! Puoi scriverci meglio della tua idea su assistenza@intelligenzaartificialeitalia.net