Pytania i odpowiedzi dotyczące specjalistów ds. Danych, specjalistów od uczenia maszynowego oraz osób zainteresowanych zdobyciem wiedzy na temat tej dziedziny
Niedawno przeczytałem w pełni sieci konwergentne dla segmentacji semantycznej autorstwa Jonathana Longa, Evana Shelhamera, Trevora Darrella. Nie rozumiem, co robią „warstwy dekonwolucyjne” / jak działają. Odpowiednia część to 3.3 Upsampling jest konwertowanym krokiem wstecz Innym sposobem...
Jednym z powszechnych problemów w nauce o danych jest zbieranie danych z różnych źródeł w jakoś oczyszczonym (częściowo ustrukturyzowanym) formacie i łączenie wskaźników z różnych źródeł w celu przeprowadzenia analizy wyższego poziomu. Patrząc na wysiłki innych ludzi, szczególnie na inne pytania na...
Mój zestaw danych zawiera szereg atrybutów liczbowych i jeden kategoryczny. Powiedzieć NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, gdzie CategoricalAttrzajmuje jedną z trzech możliwych wartości: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2lub CategoricalAttrValue3. Używam...
Używam sieci neuronowych do rozwiązywania różnych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Używam Pythona i Pybrain, ale ta biblioteka jest prawie wycofana. Czy istnieją inne dobre alternatywy w
Wiem, że w Keras istnieje możliwość class_weightsdopasowania słownika parametrów, ale nie znalazłem żadnego przykładu. Czy ktoś byłby tak miły, aby go zapewnić? Nawiasem mówiąc, w tym przypadku właściwą praktyką jest po prostu ważenie klasy mniejszości proporcjonalnie do jej niedostatecznej...
Odnosząc się do notatek z kursu Stanford na temat sieci neuronowych splotowych do rozpoznawania wzrokowego , akapit mówi: „Niestety jednostki ReLU mogą być kruche podczas treningu i mogą„ umrzeć ”. Na przykład duży gradient przepływający przez neuron ReLU może spowodować aktualizację wag w taki...
W MNIST For ML Beginners określają one jako entropię krzyżową Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) jest przewidywana wartość prawdopodobieństwa dla klasy í i y ' i jest prawdziwym prawdopodobieństwo dla tej klasy.yiyiy_iiiiy′iyi′y_i' Pytanie...
Jestem początkujących do nauki danych i nie rozumiem różnicę między fiti fit_transformmetody w scikit-learn. Czy ktoś może po prostu wyjaśnić, dlaczego potrzebujemy transformacji danych? Co to znaczy dopasowywanie modelu do danych treningowych i przekształcanie w dane testowe? Czy oznacza to na...
Próbuję ustawienia klasyfikacji wieloklasowej z 3 klasami. Rozkład klas jest wypaczony, a większość danych należy do jednej z 3 klas. (etykiety klas to 1,2,3, przy 67,28% danych należących do klasy 1, 11,99% danych w klasie 2 i pozostałe w klasie 3) Uczę klasyfikatora wieloklasowego w tym zestawie...
Właśnie zaczynam opracowywać aplikację do uczenia maszynowego do celów akademickich. Obecnie używam R i trenuję się w tym. Jednak w wielu miejscach widziałem ludzi używających Pythona . Z czego korzystają ludzie w środowisku akademickim i przemyśle i jakie jest
Kluczowa różnica między GRU a LSTM polega na tym, że GRU ma dwie bramki (bramki resetowania i aktualizacji ), podczas gdy LSTM ma trzy bramki (mianowicie bramki wejścia , wyjścia i zapomnienia ). Dlaczego korzystamy z GRU, skoro mamy wyraźniejszą kontrolę nad siecią dzięki modelowi LSTM (ponieważ...
Od jakiegoś czasu buduję modele z danymi kategorialnymi, a kiedy w tej sytuacji zasadniczo używam funkcji LabelEncoder scikit-learn do transformacji tych danych przed zbudowaniem modelu. Rozumiem różnicę między OHE, LabelEncodera DictVectorizorjeśli chodzi o to, co robią z danymi, ale to, co nie...
Wiele osób używa terminu „ duże zbiory danych” w sposób raczej komercyjny , jako sposób wskazania, że duże zbiory danych są zaangażowane w obliczenia, a zatem potencjalne rozwiązania muszą mieć dobrą wydajność. Oczywiście duże zbiory danych zawsze zawierają powiązane terminy, takie jak...
Obecnie pracuję nad implementacją Stochastic Gradient Descent, SGDdla sieci neuronowych wykorzystujących propagację wsteczną i choć rozumiem jej cel, mam kilka pytań na temat wyboru wartości szybkości uczenia się. Czy szybkość uczenia się jest związana z kształtem gradientu błędu, ponieważ...
Podczas pisania pracy / prezentacji na temat sieci neuronowych zwykle wizualizuje się architekturę sieci. Jakie są dobre / proste sposoby automatycznej wizualizacji popularnych
Zbudowałem swój model. Teraz chcę narysować schemat architektury sieci dla mojego artykułu badawczego. Przykład pokazano
Próbuję uruchomić SVR przy użyciu scikit learn (python) na zbiorze danych szkoleniowych posiadającym 595605 wierszy i 5 kolumn (funkcji) oraz testowym zbiorze danych posiadającym 397070 wierszy. Dane zostały wstępnie przetworzone i uregulowane. Jestem w stanie z powodzeniem uruchomić przykłady...
Właśnie zaczynam od uczenia maszynowego i do tej pory zajmowałem się regresją liniową względem jednej zmiennej. Nauczyłem się, że istnieje hipoteza, która brzmi: hθ( x ) = θ0+ θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Aby znaleźć dobre wartości dla parametrów i , chcemy zminimalizować...
Używam SQL od 1996 roku, więc mogę być stronniczy. Korzystałem intensywnie z MySQL i SQLite 3, ale także Microsoft SQL Server i Oracle. Zdecydowaną większość operacji, które widziałem, wykonałem za pomocą Pandas, można łatwiej wykonać za pomocą SQL. Obejmuje to filtrowanie zestawu danych,...
Od dłuższego czasu używam pand. Ale, że nie rozumie, co jest różnica między isna()i isnull()w pand. I, co ważniejsze, którego użyć do zidentyfikowania brakujących wartości w ramce danych. Jaka jest podstawowa różnica bazowy jak wartość nie jest wykrywany jako albo naalbo...