Ciência de dados

Eu tenho o seguinte CNN: Começo com uma imagem de entrada do tamanho 5x5 Em seguida, aplico a convolução usando o kernel 2x2 e stride = 1, que produz um mapa de recursos do tamanho 4x4. Em seguida, aplico o pool máximo 2x2 com stride = 2, que reduz o …

14 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

Estou tentando criar uma rede neural usando séries temporais como entrada, para treiná-la com base no tipo de cada série. Eu li que usando RNNs você pode dividir a entrada em lotes e usar todos os pontos da série temporal em neurônios individuais e, eventualmente, treinar a rede. O que …

14 time-series  rnn 

Enquanto treinamos modelos em aprendizado de máquina, por que às vezes é vantajoso manter o tamanho do lote em uma potência de 2? Eu pensei que seria melhor usar um tamanho que seja o maior ajuste na sua memória GPU / RAM. Esta resposta afirma que, para alguns pacotes, uma …

14 machine-learning  training 

Eu trabalho em um escritório onde o SQL Server é a espinha dorsal de tudo o que fazemos, desde o processamento de dados até a limpeza e a substituição. Meu colega é especialista em escrever funções complexas e procedimentos armazenados para processar metodicamente os dados recebidos, para que possam ser …

14 python  r  data-cleaning  data  sql 

https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html Por exemplo, se treinamos o doc2vec com "aaaaaAAAAAaaaaaa" - "rótulo 1" "BbbbbbBBBBBbbbb" - "rótulo 2" podemos inferir que “aaaaAAAAaaaaAA” é o rótulo 1 usando o Doc2vec? Eu sei que o Doc2vec pode treinar vetores de palavras e rótulos. Usando esses vetores, podemos inferir sentenças invisíveis (combinação de palavras treinadas) …

14 gensim 

Eu li que HMMs, Particle Filters e Kalman filter são casos especiais de redes Bayes dinâmicas. No entanto, conheço apenas HMMs e não vejo a diferença nas redes dinâmicas de Bayes. Alguém poderia explicar? Seria bom se sua resposta pudesse ser semelhante à seguinte, mas para a Bayes Networks: Modelos …

14 bayesian-networks  pgm 

Devido a várias maldições da dimensionalidade , a precisão e a velocidade de muitas das técnicas preditivas comuns se degradam em dados de alta dimensão. Quais são algumas das técnicas / truques / heurísticas mais úteis que ajudam a lidar com dados de alta dimensão de maneira eficaz? Por exemplo, …

14 machine-learning  statistics  dimensionality-reduction 

Quais são as condições de dados que devemos observar, onde os valores de p podem não ser a melhor maneira de decidir a significância estatística? Existem tipos de problemas específicos que se enquadram nessa categoria?

14 bigdata  statistics 

A extração e a seleção de recursos reduzem essencialmente a dimensionalidade dos dados, mas a extração de recursos também torna os dados mais separáveis, se eu estiver certo. Qual técnica seria preferida à outra e quando? Eu estava pensando, como a seleção de recursos não modifica os dados originais e …

14 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

Gostaria de saber em que situações é vantajoso empilhar LSTMs?

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

Este post parece indicar que o que eu quero realizar não é possível. No entanto, não estou convencido disso - dado o que já fiz, não vejo por que o que quero fazer não pode ser alcançado ... Eu tenho dois conjuntos de dados de imagens em que um possui …

14 keras 

Espero que esta pergunta seja a mais adequada neste site ... Em Python, geralmente o nome da classe é definido usando a letra maiúscula como seu primeiro caractere, por exemplo class Vehicle: ... No entanto, no campo de aprendizado de máquina, muitas vezes os dados de treinamento e teste são …

14 python  dataset 

Tanto quanto eu sei, para treinar o aprendizado para classificar modelos, você precisa ter três coisas no conjunto de dados: rótulo ou relevância ID do grupo ou da consulta vetor de recurso Por exemplo, o conjunto de dados Microsoft Learning to Rank usa esse formato (rótulo, ID do grupo e …

14 search  ranking  xgboost  gbm 

Criei um modelo LSTM para prever perguntas duplicadas no conjunto de dados oficial do Quora. Os rótulos de teste são 0 ou 1. 1 indica que o par de perguntas está duplicado. Depois de criar o modelo usando model.fit, eu testo o modelo usando model.predictos dados de teste. A saída …

14 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

Estou trabalhando em uma competição de ciência de dados para a qual a distribuição do meu conjunto de testes é diferente do conjunto de treinamento. Quero subamostrar observações do conjunto de treinamento que se assemelha muito ao conjunto de teste. Como posso fazer isso?

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