Używam TensorFlow do eksperymentów głównie z sieciami neuronowymi. Chociaż przeprowadziłem już dość eksperymentów (problem XOR, MNIST, niektóre rzeczy związane z regresją ...), mam problem z wybraniem „właściwej” funkcji kosztu dla konkretnych problemów, ponieważ ogólnie można mnie uznać za...
Utajone przydzielanie Dirichleta (LDA) i hierarchiczny proces Dirichleta (HDP) to procesy modelowania tematów. Główną różnicą jest to, że LDA wymaga specyfikacji liczby tematów, a HDP nie. Dlaczego to jest takie? A jakie są różnice, zalety i wady obu metod modelowania
Logika często stwierdza, że nadmierne dopasowanie modelu ogranicza jego możliwości uogólnienia, chociaż może to oznaczać jedynie, że nadmierne dopasowanie powstrzymuje model przed poprawą po określonej złożoności. Czy nadmierne dopasowanie powoduje pogorszenie modeli bez względu na złożoność...
Sieci neuronowe osiągają najlepsze wyniki w zadaniach widzenia komputerowego (patrz MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Wydaje się, że przewyższają każde inne podejście w Computer Vision. Ale są też inne zadania: Kaggle Molecular Activity Challenge Regresja: prognoza Kaggle Rain , również...
Moim zadaniem „uczenia maszynowego” jest oddzielanie łagodnego ruchu internetowego od ruchu złośliwego. W scenariuszu realnym większość (powiedzmy 90% lub więcej) ruchu internetowego jest łagodna. Dlatego czułem, że powinienem również wybrać podobną konfigurację danych do szkolenia moich modeli....
R ma wiele bibliotek, które są przeznaczone do analizy danych (np. JAGS, BŁĘDY, ARULES itp.) I jest wspomniany w popularnych podręcznikach, takich jak: J.Krusche, Doing Bayesian Data Analysis; B.Lantz, „Uczenie maszynowe z R”. Widziałem wytyczną 5 TB, aby zestaw danych uważać za Big Data. Moje...
Używam RStudio do programowania R. Pamiętam o solidnych IDE z innych stosów technologii, takich jak Visual Studio lub Eclipse. Mam dwa pytania: Jakie inne IDE są używane niż RStudio (proszę rozważyć ich krótki opis). Czy któryś z nich ma zauważalną przewagę nad RStudio? Mam na myśli przede...
Jestem doktorantem geofizyki i pracuję z dużą ilością danych obrazu (setki GB, dziesiątki tysięcy plików). Znam svni gitdość dobrze i doceniać historię projektu, w połączeniu ze zdolnością do łatwo pracować razem i mieć ochronę przed uszkodzeniem dysku. Uważam gitrównież za bardzo pomocny w...
Jakie są typowe / najlepsze praktyki obsługi danych dotyczących czasu dla aplikacji uczenia maszynowego? Na przykład jeśli w zestawie danych znajduje się kolumna ze znacznikiem czasu zdarzenia, takim jak „2014-05-05”, w jaki sposób można wyodrębnić przydatne funkcje z tej kolumny, jeśli takie...
Obecnie pracuję jako specjalista ds. Danych w firmie detalicznej (moja pierwsza praca jako DS, więc to pytanie może wynikać z mojego braku doświadczenia). Mają ogromne zaległości w naprawdę ważnych projektach związanych z nauką danych, które miałyby bardzo pozytywny wpływ, gdyby zostały wdrożone....
Ile parametrów ma pojedynczy zestaw LSTM? Liczba parametrów nakłada dolną granicę na liczbę wymaganych przykładów treningu, a także wpływa na czas szkolenia. Dlatego znajomość liczby parametrów jest przydatna w modelach szkoleniowych z wykorzystaniem
czytałem trochę o LSTM i ich zastosowaniu do szeregów czasowych i było to interesujące, ale jednocześnie trudne. Jedną rzeczą, z którą miałem trudności ze zrozumieniem, jest podejście do dodawania dodatkowych funkcji do już istniejącej listy funkcji szeregów czasowych. Zakładając, że masz zestaw...
Motywacja Pracuję z zestawami danych, które zawierają dane osobowe (PII) i czasami muszę udostępniać część zbioru danych stronom trzecim w sposób, który nie naraża PII i nie naraża mojego pracodawcy na odpowiedzialność. Naszym typowym podejściem jest tutaj całkowite wstrzymanie danych lub, w...
Myślałem, że zarówno PReLU, jak i Leaky ReLU są fa( x ) = maks. ( x , α x ) z α ∈ ( 0 , 1 )f(x)=max(x,αx) with α∈(0,1)f(x) = \max(x, \alpha x) \qquad \text{ with } \alpha \in (0, 1) Keras ma jednak obie funkcje w dokumentacji . Nieszczelne ReLU Źródło LeakyReLU : return K.relu(inputs,...
Wygląda na to, że podobieństwo cosinus dwóch cech jest po prostu iloczynem skalowanym przez iloczyn wielkości. Kiedy podobieństwo cosinus stanowi lepszą miarę odległości niż iloczyn kropkowy? Czy to znaczy, że produkt kropkowy i podobieństwo cosinus mają różne mocne i słabe strony w różnych...
Chciałbym użyć sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów. Zacznę od wstępnie przeszkolonego CaffeNet i wyszkolę go do mojej aplikacji. Jak przygotować obrazy wejściowe? W tym przypadku wszystkie obrazy są tego samego obiektu, ale z różnymi odmianami (pomyśl: kontrola jakości). Są w nieco różnych...
Dostałem ValueError podczas przewidywania danych testowych przy użyciu modelu RandomForest. Mój kod: clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=6, n_jobs=1, verbose=2) clf.fit(X_fit, y_fit) df_test.fillna(df_test.mean()) X_test = df_test.values y_pred =
Często czytam, że w przypadku modeli Deep Learning zwykłą praktyką jest stosowanie mini-partii (zazwyczaj małej, 32/64) w kilku epokach treningowych. Naprawdę nie mogę pojąć przyczyny tego. O ile się nie mylę, wielkość partii to liczba instancji treningowych widocznych przez model podczas iteracji...
Jestem R programistą języka. Należę również do grupy osób, które są uważane za naukowców danych, ale wywodzą się z dyscyplin naukowych innych niż CS. Działa to dobrze w mojej roli naukowca danych, jednak rozpoczynając karierę Ri mając podstawową znajomość innych języków skryptowych /...
Mam wiele zestawów danych NFL, które moim zdaniem mogą być dobrym projektem pobocznym, ale jeszcze nic z nimi nie zrobiłem. Po wejściu na tę stronę przypomniałem sobie algorytmy uczenia maszynowego i zastanawiam się, jak dobrze potrafią przewidywać wyniki meczów piłkarskich, a nawet następną...