Ciência de dados

Atualmente, estou estudando artigos sobre detecção de outlier usando RNN (Replicator Neural Networks) e me pergunto qual é a diferença específica para Autoencoders? As RNNs parecem ser pisadas por muitos como o santo graal da detecção de outlier / anomalia, no entanto, a idéia parece ser bastante antiga, já que …

8 neural-network  anomaly-detection  autoencoder  outlier 

Se eu entendi direito, o CV aninhado pode me ajudar a avaliar qual modelo e processo de ajuste de hiperparâmetro é melhor. O loop interno ( GridSearchCV) encontra os melhores hiperparâmetros e o loop externo ( cross_val_score) avalia o algoritmo de ajuste do hiperparâmetro. Em seguida, escolho qual combinação de …

8 python  scikit-learn  cross-validation  model-selection 

Estou tendo muitos problemas para entender isso. Isso significa que você não deve usar a função de custo com muita frequência?

8 machine-learning  beginner  linear-regression 

Quero extrair parâmetros de uma imagem usando uma rede neural. Exemplo: Dada a imagem de uma parede de tijolos, o NN deve extrair a largura e a altura dos tijolos, a cor e a rugosidade. Eu posso gerar imagens para determinados parâmetros para treinar o NN e quero usá-lo para …

8 neural-network  deep-learning  computer-vision 

Estou trabalhando em um sistema de recomendação de livros muito básico. Quero saber o que fazer com os campos que não são classificados pelo usuário ao encontrar similaridade de cosseno, devemos ignorá-los e calcular apenas com os campos classificados ou marcá-los 0. O livro que estou seguindo diz para excluir …

8 correlation  recommender-system  cosine-distance 

Golang é um dos meus idiomas favoritos e eu quero usá-lo para um projeto pessoal de PNL / ML. O ecossistema do golang é bom e rico o suficiente para isso? Existe um pacote alternativo para o nltk em golang?

8 nlp  nltk  software-recommendation 

Eu tenho um grande conjunto de pontos (ordem de 10k pontos) formados por trilhas de partículas (movimento no plano xy no tempo filmado por uma câmera, de modo que quadros 3d - 256x256px e ca 3k no meu exemplo) e ruído. Essas partículas viajam aproximadamente em linhas retas aproximadamente (mas …

8 machine-learning  clustering  regression 

Estou prestes a começar um trabalho no qual trabalharei com grandes conjuntos de dados e espera-se que encontre tendências, etc ... Encontrei muitos recursos sobre onde aprender ML e outras habilidades difíceis e sinto que estou ) competente para esse efeito. Estou interessado em saber se existem habilidades sociais específicas …

8 beginner 

Não vejo um pacote para redes neurais convolucionais em R. Alguém implementou esse tipo de algoritmo em R?

8 r  convnet  software-recommendation 

Eu tenho trabalhado em dados treinados para o algoritmo Word2vec. Como precisamos que as palavras permaneçam como originais, não as tornamos minúsculas na fase de pré-processamento. Assim, existem palavras com diferentes variações (por exemplo, "Terra" e "Terra"). A única maneira de pensar é levar a média de vetores para "Terra" …

8 feature-extraction  word-embeddings  word2vec 

Estou trabalhando em um projeto no R onde tenho cerca de 1200 e-mails de uma empresa, a maioria rotulada como classe11_{1} ou classe22_{2}, que são os tipos de solicitações. Cerca de 1000 e-mails são rotulados como classe11_{1}e 200 são rotulados como classe22_{2}. Meu objetivo é usar o aprendizado supervisionado para …

8 machine-learning  r  text-mining 

Estou lendo sobre técnicas de computação de reservatórios como Echo State Networks e Liquid State Machines . Ambos os métodos envolvem alimentar entradas para uma população de neurônios spikes conectados aleatoriamente (ou não) e um algoritmo de leitura relativamente simples que produz a saída (por exemplo, regressão linear). Os pesos …

8 machine-learning  classification  neural-network  deep-learning  svm 

É um fato bem conhecido que uma rede de uma camada não pode prever a função xor, uma vez que não é linearmente separável. Tentei criar uma rede de duas camadas, usando a função sigmoide logística e backprop, para prever xor. Minha rede possui 2 neurônios (e um viés) na …

8 neural-network  backpropagation 

Acho que entendo o conceito de " pato " de Tufte - um gráfico que é retomado por formas decorativas. Mas eu não conseguia entender por que ele chamou isso de pato (um "soberbamente produzido"). Pareceu-me mais funcional do que decorativo. Pensamentos?

8 visualization  terminology 

Estou tentando analisar alguns dados que tenho, mas há muitas inconsistências nos meus dados. Eu tenho uma tabela SQL que estou tentando analisar. A tabela é uma tabela de universidades com a seguinte estrutura: O name:string, city:string, state:string, country:string nome está sempre presente, mas cidade, estado e país podem estar …

8 data-cleaning  similarity  distance