Scienza dei dati

Domande e risposte per i professionisti della scienza dei dati, gli specialisti di Machine Learning e coloro che sono interessati a saperne di più sul campo

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Previsione di serie storiche usando LSTM: importanza di rendere stazionarie le serie storiche
In questo link su Stationarity e differenziazione , è stato menzionato che modelli come ARIMA richiedono una serie temporale stazionaria per le previsioni poiché le proprietà statistiche come media, varianza, autocorrelazione ecc. Sono costanti nel tempo. Dato che gli RNN hanno una migliore capacità di apprendere relazioni non lineari ( …
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Qual è l'uso di torch.no_grad in pytorch?
Sono nuovo di Pytorch e ho iniziato con questo codice github. Non capisco il commento nella riga 60-61 nel codice "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Ho capito che menzioniamo requires_grad=Truele variabili di cui abbiamo bisogno per calcolare i gradienti per l'utilizzo di …
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Come ottenere precisione, F1, precisione e richiamo, per un modello di keras?
Voglio calcolare la precisione, il richiamo e il punteggio F1 per il mio modello binario KerasClassifier, ma non trovo alcuna soluzione. Ecco il mio codice attuale: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() …
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Qual è la differenza tra bootstrap e validazione incrociata?
Ho usato la validazione incrociata di K-fold per una solida valutazione dei miei modelli di apprendimento automatico. Ma sono consapevole dell'esistenza del metodo di bootstrap anche per questo scopo. Tuttavia, non riesco a vedere la differenza principale tra loro in termini di stima delle prestazioni. A mio avviso, il bootstrap …
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Differenza tra OrdinalEncoder e LabelEncoder
Stavo esaminando la documentazione ufficiale di scikit-learn learn dopo aver letto un libro su ML e mi sono imbattuto nella seguente cosa: Nella Documentazione è data sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()mentre mentre nel libro è stata data sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), quando ho verificato la loro funzionalità mi è sembrato lo stesso. Qualcuno può dirmi la differenza …
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Prevedere una parola usando il modello Word2vec
Data una frase: "Quando apro il ?? porta inizia il riscaldamento automaticamente" Vorrei ottenere l'elenco delle parole possibili in ?? con una probabilità. Il concetto di base usato nel modello word2vec è "prevedere" una parola data il contesto circostante. Una volta creato il modello, qual è la giusta operazione di …
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Conferenze di data science?
Questa è una domanda simile a quella delle Conferenze statistiche su CrossValidated Quali sono le conferenze annuali più significative di data science? Regole: Includi un link alla conferenza Si prega di includere collegamenti per i colloqui (sia esso YouTube, il sito della conferenza o qualche altro sito di streaming video)
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Estrazione di parole chiave / frasi dal testo usando le librerie di Deep Learning
Forse questo è troppo ampio, ma sto cercando riferimenti su come utilizzare l'apprendimento profondo in un compito di sintesi testuale. Ho già implementato il riepilogo del testo utilizzando approcci di frequenza di parole standard e classificazione delle frasi, ma mi piacerebbe esplorare la possibilità di utilizzare tecniche di apprendimento profondo …
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qual è la differenza tra classificazione del testo e modelli di argomenti?
Conosco la differenza tra clustering e classificazione nell'apprendimento automatico, ma non capisco la differenza tra la classificazione del testo e la modellazione degli argomenti per i documenti. Posso utilizzare la modellazione degli argomenti sui documenti per identificare un argomento? Posso utilizzare i metodi di classificazione per classificare il testo all'interno …
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