Hola a todos,

Hace unos días vi a un youtuber hablando de cómo crear una red neuronal (en español)

En resumen, utiliza la red neuronal para aprender a convertir grados Celsius a grados Fahrenheit.
Grados Fahrenheit= (Grados  Celsius × 9/5) +32

En este vídeo utiliza Python para crear la red neuronal, donde crea una tabla con los valores de grados Celsius y grados Fahrenheit.
Luego hace 1000 entrenamientos al modelo que ha creado, cuando consulta la predicción a un valor que no está en la tabla que ha utilizado para entrenar, le da un valor correcto (o bastante cercano).

Bueno, quería hacer el mismo ejemplo usando IRIS e Intersystems IntegratedML, así que creé una tabla con los dos valores y siguiendo las instrucciones de "Introducción al aprendizaje automático"

Class St.MLL.celsiusFahrenheit Extends %Persistent
{

/// Value of Celsius
Property Celsius As %Decimal;
/// Value of Fahrenheit
Property Fahrenheit As %Decimal;
/// Populate table
ClassMethod Populate() As %Status
{
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(-40,-40))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(-10,14))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(0,32))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(8,46))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(15,59))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(22,72))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusFahrenheit VALUES(38,100))
    Return $$$OK
}

ClassMethod Training() As %Status
{
    write "Creating model celsiusFahrenheitModel",!
    &sql(CREATE MODEL celsiusFahrenheitModel PREDICTING (Fahrenheit) FROM St_MLL.celsiusFahrenheit)
    write "Training model",!
    for i=1:1:100
    {
        &sql(TRAIN MODEL celsiusFahrenheitModel As FirstModel)
        write "Step "_i_" of 100",!
    }
    write "Validate model celsiusFahrenheitModel",!
    &sql(VALIDATE MODEL celsiusFahrenheitModel FROM St_MLL.celsiusFahrenheit)
}

}

Hice lo mismo, entrenando el modelo 100 veces.

He creado otra tabla con los valores para probar el modelo.

Class St.MLL.celsiusTest Extends %Persistent
{

/// Value of Celsius
Property Celsius As %Decimal;
/// Value of Fahrenheit
Property Fahrenheit As %Decimal;
/// Populate table
ClassMethod Populate() As %Status
{
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(10,0))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(20,0))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(30,0))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(40,0))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(50,0))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(60,0))
    &sql(INSERT INTO St_MLL.celsiusTest VALUES(70,0))
    Return $$$OK
}
}

Pero no parece funcionar porque siempre devuelve el mismo valor de predicción.

USER > do ##class(St.MLL.celsiusFahrenheit).Populate()
USER > do ##class(St.MLL.celsiusFahrenheit).Training()
Creating model celsiusFahrenheitModel
Training model
Step 1 of 100
Step 2 of 100
Step 3 of 100
Step 4 of 100
......
Step 99 of 100
Step 100 of 100
Validate model celsiusFahrenheitModel
USER > do ##class(St.MLL.celsiusTest).Populate()
USER >

Estaba esperando:

Creí que, una vez entrenado el modelo, podría predecir qué valor le corresponde, porque no sabemos cuál es el valor en Fahrenheit.
¿Qué se está haciendo mal? ¿Estoy intentando hacer algo que no es posible? Es decir, que mi modelo aprenda cuál es el patrón y yo solo tengo que preguntar el valor de la predicción de mi modelo según el valor de los grados centígrados.

Muchas gracias