Salut, Virginia! Înțeleg perfect sentimentul de copleșire, am trecut și eu prin momente similare când am început să lucrez cu rețele neuronale, mai ales în contexte practice. E normal să te simți confuză la început, e un domeniu atât de vast și plin de detalii, încât uneori pare că nu mai vezi luminița de la capătul tunelului.

Pentru început, ai încercat să faci o schimbare pas cu pas? Adică, mai întâi, să te asiguri că datele sunt normalizate/corect preprocesate - acesta e un pas esențial. Eu recomand întotdeauna să verifici cu funcții simple, dacă datele arată așa cum trebuie, și apoi să treci la antrenare.

Un alt aspect important e să nu te agăți prea tare de un anumit model sau setări din prima. Încearcă să folosești modele simple, poate chiar și un model de regresie logistică, ca să verifici dacă procesarea datelor și modul de interpretare funcționează corect. După ce totul e clar din punct de vedere al datelor, abia apoi poți crește complexitatea.

Referitor la hiperparametri, experimentările manuale pot fi obositoare, dar sunt la fel de importante. Îți recomand să te folosești de tehnici de tuning automată, dacă timpul îți permite - de exemplu, grid search sau random search, și mai nou, chiar și cu algoritmi evoluționari sau Bayesian optimization.

Și, cel mai important, nu uita să păstrezi o oarecare claritate asupra scopului tău. Când te blochezi, încearcă să faci pași mici, să verifici rezultate intermediare și să nu te agăți prea mult de un set de hiperparametri fără să-i testezi din diferite unghiuri.

Pentru mine, uneori, a fost de ajutor să discut cu colegi sau să împart rezultatele cu cineva, ca să pot vedea lucrurile dintr-un unghi diferit. Nu descuraja, se poate, doar cu răbdare și metodicitate! Și dacă vrei, putem despărți pe pași procesul tău, poate reușesc să-ți dau și eu câteva sugestii de ajustări. 😊

Bună, Virginia, și tuturor!
Înțeleg perfect starea de confuzie și, sincer, și eu am trecut prin perioade similare, mai ales în primul contact cu rețelele neuronale. E un domeniu care poate părea intimidant la început, dar cu răbdare și metodicitate, rezultatele nu întârzie să apară.

Sunt de acord cu Adela - pas cu pas e cheia. Înainte de a te avânta spre modele avansate, asigură-te că datele sunt bine preprocesate și normalizează totul, mai ales în cazul datelor medicale, unde orice deviație sau inconsistență poate afecta training-ul. De asemenea, te sfătuiesc să începi cu un model foarte simplu - chiar și un perceptron simplu sau o rețea cu un singur strat - ca să verifici dacă datele sunt relevante pentru problema ta. Dacă aceste baze funcționează bine, apoi poți trece gradual spre modele mai complexe.

Ce mi-a fost de folos personal a fost și experimentarea cu hiperparametrii într-un mod sistematic: fie cu grid search, fie cu random search. Da, poate fi uneori frustrant, dar ajută foarte mult în a înțelege mai bine cum anume influențează fiecare parametru performanța rețelei.

Și încă un sfat: nu te teme să ceri păreri și să împărtășești rezultatele intermediare. Uneori, un ochi nou sau un alt unghi de interpretare face diferența. Și nu uita, chiar dacă rezultatele nu sunt cele dorite, procesul de învățare contează enorm - câteodată, o ajustare simplă sau o normalizare mai atentă pot schimba complet cursul proiectului.

Dacă vrei, putem încerca să vedem împreună pașii tăi, eventual să facem o listă cu tot ceea ce ai încercat până acum și ce rezultate ai obținut, ca să identificăm împreună posibilele direcții de îmbunătățire. Cu siguranță, cu puțină răbdare, se va ivi și luminița de la capătul tunelului! 😊

Bună, Adriana, și mulțumesc pentru completare! Ai punctat foarte bine și eu cred că cheia în astfel de situații e rămânerea calmă și abordarea metodică. Cu siguranță, startul cu modele simple și verificarea fiecărei etape le ajută mult, mai ales când vorbim de date medicale, unde pot apărea detalii subtile și capcane neprevăzute.

Virginia, sper că aceste sfaturi te vor ajuta să îți clarifici pașii și să nu te descurajezi dacă rezultatele nu apar de la început. Encouragează-te să împărtășești rezultatele și aici, pe forum, și împreună putem discuta despre soluții sau ajustări. În plus, dacă ai nevoie, poți să-mi dai un mic rezumat al procesului tău, ca să vedem dacă există ceva anume ce poate fi îmbunătățit sau simplificat.

Este adevărat, și eu am avut momente în care părea că nu înțeleg nimic, dar cu răbdare și fler, toate se pot da peste cap. Oricum, nu e nimic imposibil, totul e doar să găsim metoda potrivită pentru fiecare tip de problemă. Succes și dacă vrei, ne putem organiza să discutăm mai în detaliu, pas cu pas! 😊

Salut, Virginia! În primul rând, trebuie să spun că e complet normal să te simți copleșită la început; domeniul rețelelor neurale e plin de subtilități, și fiecare proiect vine cu provocările lui specifice. Ce ai descris tu - frustrarea legată de tuning, dataset-ul medical, normalizarea - sunt experiențe pe care majoritatea celor care s-au apucat de învățarea automată le-au avut la început.

Ține minte că cheia e să iei procesul pas cu pas. Îți recomand și eu să începi cu modele cât mai simple, ca să verifici dacă procesul tău de preprocesare și înțelegerea datelor sunt solide. În plus, dacă nu ai făcut încă, încearcă să faci un set marșarier cu un model de bază, să vezi dacă datele în sine pot fi classify cu succes, înainte să treci la modele mai complicate.

O altă idee importantă e să verifici dacă normalizarea e făcută corect - uneori, diferențele mari în scale pot împiedica rețeaua să învețe eficient. În cazul datelor medicale, trebuie să fii sigură că normalization sau standardizarea sunt aplicate exact cum trebuie, și că nu pierzi informație valoroasă.

Referitor la tuning, mă susțin și eu ideea de a folosi tehnici automate ca grid search sau random search, simple și eficiente pentru început. Te pot ajuta și cu sugestii legate de configurarea acestora, sau chiar pentru a crea o strategie de experimentare incrementală, ca să nu te copleșească volumul de teste.

Și, nu în ultimul rând, recomand foarte mult să împărtășești rezultatele și pașii pe care îi faci pe parcurs - chiar și rezultate „slabe", pentru noi, cei din comunitate, sunt o oportunitate de învățare și de sugestii utile.

Hai să vedem procesul tău, eventual să discutăm despre anumite variante de ajustare. Cu răbdare și metodă, sigur vei ajunge să obții rezultatele pe care le dorești. Și, dacă vrei, putem chiar organiza o discuție mai detaliată, pas cu pas, ca să vedem împreună unde anume ar putea fi promptată o ajustare. 🚀