Natuurlijk! Hier is een overzichtelijke aanpak om een feedbacklus op te zetten voor je TensorFlow-model, zodat het kan leren van nieuwe gegevens en de nauwkeurigheid kan verbeteren: 1. Gegevensverzameling en labelen: - Verzamel de daadwerkelijke verkoopgegevens en de bijbehorende beoordelingen (bijvoorbeeld vijfsterrenfeedback) zodra de voorspellingen worden gedaan. - Zorg dat je een systeem hebt om deze feedback automatisch of handmatig te labelen en op te slaan. 2. Feedbackintegratie: - Ontwikkel een pipeline die de nieuwe gegevens en feedback automatisch toevoegt aan je trainingsdataset. - Bijvoorbeeld: na elke voorspelling wordt de werkelijke verkoop en beoordeling toegevoegd aan een database of data lake. 3. Modelhertraining: - Plan periodieke retrainingen van je model met de bijgewerkte dataset. - Dit kan via een geautomatiseerd script dat bijvoorbeeld dagelijks of wekelijks wordt uitgevoerd. - Gebruik de oude modellen als basis en fine-tune ze met de nieuwe gegevens. 4. Automatisering en versiebeheer: - Automatiseer het proces van data verzamelen, preprocessen, retrainen en evalueren. - Houd verschillende versies van je modellen bij om prestaties te vergelijken. 5. Evaluatie en validatie: - Test het nieuwe model op een validatieset om te controleren of de nauwkeurigheid verbetert. - Zorg dat je een hold-out set hebt om overfitting te voorkomen. 6. Integratie in productie: - Implementeer het meest recente en getrainde model in je productie-omgeving. - Zorg dat de feedback en nieuwe gegevens automatisch worden verwerkt zonder handmatige tussenkomst. 7. Verbetering van feedbackmechanisme: - Verfijn de manier waarop beoordelingen worden verzameld en gekoppeld aan voorspellingen. - Overweeg bijvoorbeeld het gebruik van online learning technieken of reinforcement learning voor continue verbetering. 8. Monitoring: - Houd de prestaties van je model continu in de gaten en stel alerts in bij dalingen in nauwkeurigheid. Door deze stappen te volgen, creëer je een leerproces waarbij je model zich dynamisch aanpast aan nieuwe gegevens en feedback, wat uiteindelijk zal leiden tot een hogere precisie. Mocht je hulp nodig hebben bij specifieke implementatiedetails of codevoorbeelden, laat het gerust weten!

Hier is een stapsgewijze handleiding voor het opzetten van een feedbacklus voor je TensorFlow CNN-model: ## 1. Data Pipeline voor Feedback ```python import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np class FeedbackDataGenerator: def __init__(self, initial_data): self.feedback_data = [] self.model_predictions = [] def add_feedback(self, prediction_id, actual_sales, star_rating): """Voeg feedback toe aan de dataset""" feedback_entry = { 'prediction_id': prediction_id, 'actual_sales': actual_sales, 'star_rating': star_rating, 'timestamp': pd.Timestamp.now() } self.feedback_data.append(feedback_entry) ``` ## 2. Feedback Integratie in Model ```python class FeedbackCNN(tf.keras.Model): def __init__(self, input_shape): super(FeedbackCNN, self).__init__() self.conv1 = tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu') self.conv2 = tf.keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu') self.conv3 = tf.keras.layers.Conv1D(128, 3, activation='relu') self.global_pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(1) # Verkoopvoorspelling def call(self, inputs): x = self.conv1(inputs) x = self.conv2(x) x = self.conv3(x) x = self.global_pool(x) x = self.dense1(x) return self.output_layer(x) ``` ## 3. Feedback Verwerking en Her-training ```python class FeedbackTrainingSystem: def __init__(self, model, feedback_generator): self.model = model self.feedback_gen = feedback_generator self.retrain_interval = 24 # Elke 24 uur retrainen self.last_retrain = pd.Timestamp.now() def convert_ratings_to_weights(self, star_ratings): """Zet sterrenbeoordelingen om naar trainingsgewichten""" rating_weights = { 1: 0.2, # Zeer lage kwaliteit 2: 0.5, # Lage kwaliteit 3: 1.0, # Gemiddelde kwaliteit 4: 1.5, # Goede kwaliteit 5: 2.0 # Zeer goede kwaliteit } return np.array([rating_weights[rating] for rating in star_ratings]) def prepare_feedback_data(self): """Bereid feedbackdata voor op training""" if len(self.feedback_gen.feedback_data) < 10: # Minimum aantal samples return None, None feedback_df = pd.DataFrame(self.feedback_gen.feedback_data) # Verzamel originele input features bij voorspellingen features = [] targets = [] weights = [] for _, row in feedback_df.iterrows(): # Hier zou je de originele input features moeten ophalen # op basis van prediction_id original_features = self.get_original_features(row['prediction_id']) features.append(original_features) targets.append(row['actual_sales']) weights.append(self.convert_ratings_to_weights([row['star_rating']])[0]) return np.array(features), np.array(targets), np.array(weights) def incremental_training(self): """Voer incrementele training uit met feedback""" X, y, sample_weights = self.prepare_feedback_data() if X is not None: # Fine-tune het model met feedback data self.model.fit( X, y, sample_weight=sample_weights, epochs=10, batch_size=32, verbose=0 ) # Log de training print(f"Incrementele training voltooid met {len(X)} feedback samples") ``` ## 4. Volledig Feedback Systeem ```python class SalesPredictionFeedbackSystem: def __init__(self, model_path=None): self.model = self.build_model() if model_path: self.model.load_weights(model_path) self.feedback_gen = FeedbackDataGenerator() self.training_system = FeedbackTrainingSystem(self.model, self.feedback_gen) self.prediction_log = {} def build_model(self): """Bouw het CNN model""" model = FeedbackCNN(input_shape=(24, 1)) # 24 uur historie model.compile( optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'] ) return model def predict_with_logging(self, input_data): """Maak voorspelling en log deze voor toekomstige feedback""" prediction_id = str(pd.Timestamp.now()) prediction = self.model.predict(input_data.reshape(1, -1, 1)) # Log de voorspelling self.prediction_log[prediction_id] = { 'input_data': input_data, 'prediction': prediction[0][0], 'timestamp': pd.Timestamp.now() } return prediction[0][0], prediction_id def submit_feedback(self, prediction_id, actual_sales, star_rating): """Verwerk gebruikersfeedback""" self.feedback_gen.add_feedback(prediction_id, actual_sales, star_rating) # Controleer of het tijd is voor retraining current_time = pd.Timestamp.now() if (current_time - self.training_system.last_retrain).hours >= 24: self.training_system.incremental_training() self.training_system.last_retrain = current_time ``` ## 5. Gebruiksvoorbeeld ```python # Initialisatie feedback_system = SalesPredictionFeedbackSystem() # Voorbeeld gebruik input_data = np.random.randn(24) # 24 uur historische data prediction, pred_id = feedback_system.predict_with_logging(input_data) print(f"Voorspelling: {prediction}") # Later, wanneer echte verkoopcijfers bekend zijn: actual_sales = 150.0 # Werkelijke verkoop star_rating = 4 # Gebruikersbeoordeling (1-5 sterren) feedback_system.submit_feedback(pred_id, actual_sales, star_rating) ``` ## 6. Precisie Monitoring ```python def monitor_performance(feedback_system): """Monitor modelprestaties over tijd""" feedback_df = pd.DataFrame(feedback_system.feedback_gen.feedback_data) if len(feedback_df) > 0: # Bereken gemiddelde beoordeling avg_rating = feedback_df['star_rating'].mean() # Bereken voorspellingsfout feedback_df['error'] = abs(feedback_df['actual_sales'] - [feedback_system.prediction_log[pid]['prediction'] for pid in feedback_df['prediction_id']]) avg_error = feedback_df['error'].mean() print(f"Gemiddelde beoordeling: {avg_rating:.2f} sterren") print(f"Gemiddelde fout: {avg_error:.2f}") print(f"Aantal feedback samples: {len(feedback_df)}") ``` Dit systeem zorgt voor: - **Continue learning** via gebruikersfeedback - **Gewogen training** op basis van beoordelingen - **Automatische retraining** volgens een schema - **Prestatiemonitoring** over tijd - **Traceerbaarheid** van voorspellingen Het model zal geleidelijk verbeteren naarmate meer hoogwaardige feedback wordt verzameld!