Perguntas com a marcação «machine-learning»

"Um erro comum que eu cometeria é adicionar uma não linearidade à minha saída de logits." O que o termo "logit" significa aqui ou o que representa?

11 machine-learning  deep-learning 

O que significa "linha de base" no contexto de aprendizado de máquina e ciência de dados? Alguém me escreveu: Dica: Uma linha de base apropriada fornecerá um RMSE de aproximadamente 200. Eu não entendo isso. Ele quer dizer que, se meu modelo preditivo nos dados de treinamento tiver um RMSE …

11 machine-learning  regression  predictive-modeling  terminology 

Ao treinar o modelo word2vec (usando, por exemplo, gensim), você fornece uma lista de palavras / frases. Mas não parece haver uma maneira de especificar pesos para as palavras calculadas, por exemplo, usando TF-IDF. A prática usual é multiplicar a incorporação de vetores de palavras com o peso associado ao …

11 machine-learning  nlp  word2vec  language-model  tfidf 

Atualmente, estou fazendo um curso no tensorflow no qual eles usaram tf.one_hot (índices, profundidade). Agora não entendo como esses índices mudam para essa sequência binária. Alguém por favor pode me explicar o processo exato ???

10 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

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Eu tenho um problema de classificação com dados categóricos e numéricos. O problema que estou enfrentando é que meus dados categóricos não são corrigidos, o que significa que o novo candidato cujo rótulo eu quero prever pode ter uma nova categoria que não foi observada anteriormente. Por exemplo, se os …

10 machine-learning  classification  categorical-data 

Atualmente, estou treinando uma rede neural e não consigo decidir qual usar para implementar meus critérios de Parada Antecipada: perda de validação ou métricas como precisão / f1score / auc / o que for calculado no conjunto de validação. Em minha pesquisa, encontrei artigos defendendo ambos os pontos de vista. …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification 

Estou tentando implementar um algoritmo em que, dada uma imagem com vários objetos em uma tabela plana, é desejada a saída de máscaras de segmentação para cada objeto. Ao contrário das CNN, o objetivo aqui é detectar objetos em um ambiente desconhecido. Quais são as melhores abordagens para esse problema? …

10 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Sou novo no ML e no TensorFlow (comecei há algumas horas atrás) e estou tentando usá-lo para prever os próximos pontos de dados em uma série temporal. Estou pegando minha opinião e fazendo isso com ela: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Por alguma razão, o AlphaGo Zero não está recebendo tanta publicidade quanto o AlphaGo original, apesar de seus resultados incríveis. Começando do zero, ele já venceu o AlphaGo Master e passou por vários outros benchmarks. Ainda mais incrivelmente, isso é feito em 40 dias. O Google o nomeia como "indiscutivelmente …

10 machine-learning  deep-learning 

Detalhes: GPU : GTX 1080 Treinamento : ~ 1,1 milhão de imagens pertencentes a 10 classes Validação : ~ 150 mil imagens pertencentes a 10 classes Tempo por época : ~ 10 horas Eu configurei CUDA, cuDNN e Tensorflow (GPU Tensorflow também). Eu não acho que meu modelo é tão …

10 machine-learning  python  keras 

Contexto: Ao ajustar redes neurais com ativação relu, descobri que algumas vezes a previsão fica quase constante. Acredito que isso se deva à morte dos neurônios durante o treinamento, conforme indicado aqui. ( Qual é o problema da "ReLU moribunda" nas redes neurais? ) Pergunta: O que eu espero fazer …

10 machine-learning  neural-network  keras 

Eu estou querendo saber como interpretar uma arquitetura recorrente em um contexto EEG. Especificamente, estou pensando nisso como uma CNN recorrente (em oposição a arquiteturas como LSTM), mas talvez se aplique a outros tipos de redes recorrentes também Quando leio sobre R-CNNs, elas geralmente são explicadas em contextos de classificação …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

Uma das metodologias para selecionar um subconjunto de recursos disponíveis para o seu classificador é classificá-los de acordo com um critério (como ganho de informações) e, em seguida, calcular a precisão usando seu classificador e um subconjunto dos recursos classificados. Por exemplo, se seus recursos são A, B, C, D, …

10 machine-learning  feature-selection 

Qual é o problema de salto de dimensão no aprendizado de máquina (ocorrendo em redes neurais convolucionais e reconhecimento de imagem)? Eu pesquisei sobre isso, mas tudo o que recebo são informações sobre a física da deformação da forma do material. Seria mais útil para mim se alguém o explicasse …

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