Ciência de dados

Meu conjunto de treinamento contém cerca de 50 mil entradas com as quais faço um aprendizado inicial. Semanalmente, ~ 5k entradas são adicionadas; mas a mesma quantidade "desaparece" (pois são os dados do usuário que precisam ser excluídos após algum tempo). Portanto, uso o aprendizado on-line porque não tenho acesso …

9 multiclass-classification  online-learning 

Normalização em lote e ReLUs são soluções para o problema do gradiente de fuga. Se estamos usando a normalização em lote, devemos usar sigmoides? Ou existem recursos de ReLUs que os fazem valer a pena mesmo ao usar batchnorm? Suponho que a normalização feita no batchnorm enviará zero ativações negativas. …

9 deep-learning  batch-normalization 

O aprendizado por reforço pode ser aplicado à previsão de séries temporais?

9 time-series  reinforcement-learning  forecasting 

Estou tentando gerar um modelo inteligente que pode digitalizar um conjunto de palavras ou seqüências de caracteres e classificá-los como nomes, números de celular, endereços, cidades, estados, países e outras entidades usando aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Eu tinha procurado abordagens, mas infelizmente não encontrei nenhuma abordagem a seguir. …

9 machine-learning  deep-learning  text-mining  natural-language-process 

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Portanto, como a função sigmóide é definida como hθ (x) = g (θ ^ (T) …

9 regression  logistic-regression  octave 

Estou trabalhando na classificação de texto, onde tenho 39 categorias / classes e 8,5 milhões de registros. (No futuro, dados e categorias aumentarão). Estrutura ou formato dos meus dados é o seguinte. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

A figura abaixo mostra 7 pontos em torno da origem. Um deles foi selecionado por um humano com base em regras e experiência e é colorido de vermelho (aquele no quadrante inferior esquerdo). Agora, temos mais de 1000 desses conjuntos de pontos e, para cada conjunto, um humano selecionou um …

9 machine-learning 

Estou escrevendo um script para gravar dados ao vivo ao longo do tempo em um único arquivo HDF5 que inclui todo o meu conjunto de dados para este projeto. Estou trabalhando com o Python 3.6 e decidi criar uma ferramenta de linha de comando usando clickpara coletar os dados. Minha …

9 python  dataset 

Se eu tiver um problema de aprendizado que deva ter uma simetria inerente, existe uma maneira de sujeitar meu problema de aprendizado a uma restrição de simetria para aprimorar o aprendizado? Por exemplo, se estou fazendo reconhecimento de imagem, talvez queira simetria rotacional 2D. Significa que a versão girada de …

9 machine-learning 

Suponha que eu esteja interessado em três classes , , . Mas meu conjunto de dados na verdade contém várias outras classes reais .c 2 c 3 ( c j ) n j = 4c1 1c1c_1c2c2c_2c3c3c_3( cj)nj = 4(cj)j=4n(c_j)_{j=4}^n A resposta óbvia é definir uma nova classe que se refira …

9 machine-learning  classification 

Eu tenho 200 pontos de dados que têm os mesmos valores em todos os recursos. Após a redução da dimensão t-SNE, eles não parecem mais tão iguais, assim: Por que eles não estão no mesmo ponto na visualização e até parecem estar distribuídos em dois grupos diferentes?

9 visualization  dimensionality-reduction  tsne 

Por dados completos, quero dizer treinar + testar + validação Depois de corrigir meu hiperparâmetro usando os dados de validação e escolher o modelo usando os dados de teste, não será melhor ter um modelo treinado em todos os dados para que os parâmetros sejam melhor treinados do que ter …

9 machine-learning 

Trabalho com a análise de dados de EEG, que eventualmente precisarão ser classificados. No entanto, a obtenção de rótulos para as gravações é um tanto cara, o que me levou a considerar abordagens não supervisionadas, a fim de utilizar melhor nossas quantidades bastante grandes de dados não rotulados. Isso naturalmente …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

Eu tenho um conjunto de dados composto por séries temporais (8 pontos) com cerca de 40 dimensões (portanto, cada série temporal é 8 por 40). A saída correspondente (os possíveis resultados para as categorias) é igual a 0 ou 1. Qual seria a melhor abordagem para projetar um classificador para …

9 classification  time-series  pca 

Tive uma discussão interessante com base em um projeto em que estávamos trabalhando: por que usar um sistema de inspeção visual da CNN sobre um algoritmo de correspondência de modelos? Antecedentes: eu tinha mostrado uma demonstração de um sistema simples de visão da CNN (webcam + laptop) que detectava se …

9 machine-learning  convnet  image-classification