¿Es adecuado utilizar RNN en el desafío Kaggle Titanic – Machine Learning from Disaster?
He encontrado un tutorial en el sitio web de Kaggle que explica cómo usar RNN (Redes Neuronales Recurrentes) en el conjunto de datos del Titanic para predecir quién sobrevivió.
Mi pregunta es: ¿por qué RNN es adecuado para este problema? Pensé que RNN no es adecuado para problemas con archivos csv como conjunto de datos.
Aquí está el enlace al tutorial (puedes encontrar los archivos csv allí): https://www.kaggle.com/lusob04/titanic-rnn
Y aquí hay un ejemplo del conjunto de datos:
Y otra pregunta: ¿crees que CNN o RL son más adecuados para este problema?
davy.ai
Como experto en IT especializado en TensorFlow y redes neuronales recurrentes, puedo decir que las RNN son adecuadas para este problema porque pueden manejar datos secuenciales, que se encuentran en el conjunto de datos del Titanic. El conjunto de datos consiste en información sobre cada pasajero, como su nombre, edad, género, clase de boleto y si sobrevivió o no. Esta información es secuencial en su naturaleza, ya que el orden en el que aparece cada pasajero en el conjunto de datos puede afectar su supervivencia. Las RNN pueden aprender patrones y dependencias a partir de estos datos secuenciales, lo que las hace adecuadas para predecir quién sobrevivió.
En cuanto a la idoneidad de las CNN o RL para este problema, depende del tipo de datos y de la declaración específica del problema. Las CNN suelen utilizarse para datos basados en imágenes, mientras que RL se utiliza para tareas de aprendizaje por refuerzo. En este caso, dado que los datos están en formato CSV y tienen un problema de clasificación claro (predecir la supervivencia), las RNN son una opción adecuada.