
Chinese: 
大家好! 知道我在想什么吗?
现在整个疫情的隔离阶段已经使人厌倦, 但知道一切会在何时结束将是让人感到高兴的。
我可以尝试制作一个能够给出预测的神经网络。而今天我们就要来看看。
首先，我们需要疫情数据。转到Google并输入查询“ COVID-1资料集”。
转到Github并下载档案。
在档案中，我们只看“国家/地区汇总”文件。
看起来就像这样，这也就是我们程序中下载的数据的样子。
我们将使用这样的神经网络：15个输入，2个隐藏层和1个输出值。
在图表中可以看到，中国和韩国已经战胜了这一流行病。而这些数据将用于神经网络中显示疫情是如何发展的。
它是如何运作的？神经网络在入口处接收前10天的新增病例数据，并且输出显示今天应将有多少病例。

Russian: 
Всем привет! Знаете че я подумал?
Вся эта история с эпидемии карантином весьма поднадоела, было бы неплохо узнать когда все это закончится.
И можно попробовать сделать нейросеть, которая даст прогноз. Сегодня этим и займемся.
Для начала нам понадобятся данные об эпидемии. Идем в Google и вводим запрос "COVID-19 dataset"
Переходим на Github качаем архив
В самом архиве нас интересует файл "countries-aggregated"
Выглядит он вот так, а вот так выглядят загруженные данные в нашей программе.
Будем использовать вот такую нейросеть: 15 входов, два скрытых слоя и одно значение на выходе
По графикам видно, что Китай и Корея уже победили эпидемию. Эти данные будут использоваться чтобы показать нейросети как развивается болезнь
Как это работает? Нейросеть получает на вход данные о случаях новых заболеваний за предыдущие 10 дней, а на выходе должна показать сколько случаев будет сегодня.

English: 
Hello everyone! Do you know what I thought?
The whole quarantine epidemic was very fed up, it would be nice to know when it all ended.
And I can try to make a neural network that will give a forecast. Today we’ll do it.
First we need epidemic data. We go to Google and enter the query "COVID-19 dataset"
Go to Github and download the archive
In the archive we are interested in the file "countries-aggregated"
It looks like this, and this is how the downloaded data in our program looks.
We will use just such a neural network: 15 inputs, two hidden layers and one value at the output
The graphs show that China and Korea have already defeated the epidemic. These data will be used to show the neural networks how the disease develops.
How it works? The neural network receives data on cases of new diseases for the previous 10 days at the entrance, and the output should show how many cases will be today.

English: 
First, data travels the network in one direction
Then the result is compared with the data from the dataset.
And the error is calculated and based on this, the parameters of the neural network are adjusted, this method is called the back propagation method
It should be noted that the data for China has one feature
White growth in incidence by white is associated with improved testing systems.
And a change in state policy to identify new cases. These data do not reflect the actual development of the epidemic; therefore, they should be excluded from the training sample
There is another problem that needs to be mentioned, is the scale
Look, here are 100 cases
Here 15,000, and here 40, this is not even visible on the chart
100 in relation to 15000 for a neural network is the same as zero, but this is a big difference 100 people got sick or not a single one
Therefore, the data must be somehow prepared in order for the neural network to be sensitive to both small and large numbers. I applied the logarithm and the graph began to look like this

Russian: 
Сначала данные проходят по сети в одном направлении
Потом результат сравнивается с данными из датасета
И вычисляется ошибка и на основании этого корректируется параметры нейросети, такой метод называется методом обратного распространения ошибки
Надо заметить что у данных по Китаю есть одна особенность
Рост заболеваемости, отмеченный белым, связан с улучшением систем тестирования
И изменением политики государства по выявлению новых случаев. Эти данные не отражают действительного развития эпидемии, поэтому из обучающей выборки они должны быть исключены
Правда есть еще одна проблема о которой нужно упомянуть, это масштаб
Смотрите, вот здесь 100 случаев
Вот здесь 15000, а вот тут 40, этого даже на графике не видно
100 по отношению к 15000 для нейросети это то же самое что ноль, но это большая разница заболело 100 человек или ни одного
Поэтому данные нужно как-то подготовить, чтобы нейросеть была чувствительна как к малым, так и к большим числам. Я применил логарифм и график стал выглядеть вот так

Chinese: 
首先，数据沿一个方向传送到神经网络中。
然后将结果与资料集里的数据进行比较。
并计算误差，再据此调整神经网络中的参数，该方法称为梯度反向传播。（后向传播）
应当指出的是，中国的数据具有一个特征。
白色标注的发病率和增长与不断改善的测试系统有关。
并通过改变国家政策来识别确认新增病例。 这些数据没有反映该流行病的实际发展；因此，应将它们从训练样本中排除。
还有一个需要提到的问题是规模。
你看，这里显示是100个病例数据。
这里是15,000个,并且这里是40个,这甚至在图表上都不可见。
神经网络中对于100个而言，相比较于以15,000个来看，它几乎等于0，但这是一个很大的差异。100个人生病或没有一个人生病。
因此，必须以某种方式准备数据，以使神经网络对小数和大数都敏感。我应用了对数，图形开始看起来像这样。

English: 
But there is one more thing: all countries are different and one history of the development of diseases is not enough
Some additional parameters need to be considered.
I used population, population density, population density at the epicenter of the epidemic
And also marked whether emergency measures were introduced at one time or another.
As you know, the epicenter of the epidemic in China is Wuhan, all the data for China you see on the screen
In Korea, the city of Seoul is the epicenter of epidemics, emergency measures introduced since February 23, the rest of the data you see on the screen
In Russia, the epicenter of the epidemic in the city of Moscow, and isolation began on March 30
Population data and population density you see on the screen
Now you can start training the neural network
At first I decided to try using the ReLU activation function
She has a lot of good reviews on the Internet.
but really ....
Somehow, huh? Not yet...

Chinese: 
但是还有一件事值得一提：所有国家国情都不同，疫情发展的一种历史样本是还不够的。
需要考虑一些其他参数。
我采用了人口，人口密度，流行的震中的人口密度。
并标明了是否同时采取了紧急措施。
可以看到，在中国，疫情的重镇是武汉，屏幕上可以看到所有的相关数据。
在韩国，首尔是疫情的中心震区，它自2月23日起采取了紧急措施，在屏幕上可以看到其他数据。
在俄罗斯，这一疫情的震中在莫斯科，它并于3月30日开始隔离。
在屏幕上都看到了人口数据和人口密度相关信息。
现在就可以开始训练神经网络了。
一开始我决定尝试使用SReLU激活功能。
她在互联网上有很多好评。
但是真的...
莫名其妙吧？ 还没...

Russian: 
Но есть еще кое-что: все страны разные и одной истории развития болезней недостаточно
Нужно учитывать некоторые дополнительные параметры
Я использовал население, плотность населения, плотность населения в эпицентре эпидемии
А также помечал введены ли экстренные меры на тот или иной момент
Как известно, эпицентр эпидемии в Китае это город Ухань, все данные по Китаю вы видите на экране
В Корее город Сеул - эпицентр эпидемий, экстренные меры введены с 23 февраля, остальные данные вы видите на экране
В России эпицентр эпидемии в городе Москве, а изоляция началась 30 марта
Данные по населению и плотности населения вы видите на экране
Теперь можно приступать к обучению нейросети
Вначале я решил попробовать использовать функцию активации ReLU
В интернете у нее много хороших отзывов
но-о-о на деле....
Че-то, как-то, да? Не очень...

Chinese: 
简而言之，她不想预测，但是如果有人感兴趣的话，会有她的训练表。
然后我决定尝试sigmoid函数，在这里，经过前五千次通过之后，结果变得更加有趣。
这是经过10,000次以后的结果。
而且这里的主要内容不是重新训练神经网络，因为在预测时，明确重复了训练样本-这不是主要的内容。
该结果可以被认为是非常高质量的，但是该神经网络的训练表... 
好吧，这是对未来一年情况的神经网络预测。 如你所见，在这第一波爆发后，神经网络相信将会迎来第二波。
而且病毒本身不会在任何地方消失。感染的个例将定期出现。
根据神经网络预测，该疫情将于5月31日结束，病例总数约为18万人。
但是请不要把这些信息当作绝对正确的事实。
神经网络也可能是会犯错误的。

English: 
In short, she does not want to predict, but the schedule of her training, if anyone is interested
Then I decided to try the sigmoid and here, after the first five thousand passes, the result became more interesting
And this is the result after 10,000 passes
And here the main thing is not to retrain the neural network, because when forecasting, clearly repeat the training sample - this is not the main thing
This result can be considered quite high quality, but the training schedule for this neural network
Well, this is the forecast of the neural network for the year ahead. As you can see, the neural network believes that after the first outbreak there will be a second small wave of diseases
And the virus itself will not disappear anywhere. One-time cases will periodically occur.
According to the neural network, the epidemic will end on May 31, and the total number of cases will be about 180'000
But do not take this information as absolute truth
Neural networks can also be wrong

Russian: 
Короче прогнозировать она не хочет, а вот график ее обучения, если кому интересно
Дальше я решил попробовать сигмойду и тут уже после пяти первых тысяч проходов результат стал поинтересней
А это результат после 10000 проходов
И тут главное не переобучить нейросеть, потому что при прогнозировании четко повторить обучающую выборку - это не главное
Данный полученный результат можно считать достаточно качественным, а вот график обучения этой нейросети
Ну а это прогноз нейросети на год вперед. Как вы видите нейросеть считает, что после первой вспышки будет вторая небольшая волна заболеваний
А сам вирус никуда не исчезнет разовые случаи будут периодически возникать
По мнению нейросети эпидемии закончится 31 мая, а общее число заболевших будет порядка 180'000
Но не надо воспринимать эти сведения как абсолютную истину
Нейросети тоже могут ошибаться

Russian: 
Программа доступна для скачивания на моей страничке Boosty, ссылка в описании
На сегодня все, ну а впереди у нас еще много всего интересного

English: 
The program is available for download on my Boosty page, link in description
That's all for today, but we still have a lot of interesting things ahead.

Chinese: 
该程序项目可以在我的Boosty页面上下载，链接在说明描述的下方。
今天以上内容就是这些了，但是我们还有更多有趣的事情，尽请期待。
