Scienza dei dati

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Fai funzionare Keras su un sistema cpu multi-core multi-macchina

Sto lavorando sul modello Seq2Seq usando LSTM di Keras (usando lo sfondo Theano) e vorrei parallelizzare i processi, perché anche pochi MB di dati richiedono diverse ore per la formazione. È chiaro che le GPU sono molto meglio in parallelo rispetto alle CPU. Al momento, ho solo CPU con cui …

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Una rete di neuroni artificiali (ANN) con un numero arbitrario di ingressi e uscite

Vorrei utilizzare ANNs per il mio problema, ma il problema è che i miei nodi di input e output non sono stati risolti. Ho fatto una ricerca su Google prima di porre la mia domanda e ho scoperto che l'RNN potrebbe aiutarmi con il mio problema. Ma tutti gli esempi …

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Modello ricorrente (CNN) su dati EEG

Mi chiedo come interpretare un'architettura ricorrente in un contesto EEG. In particolare, sto pensando a questa come una CNN ricorrente (al contrario di architetture come LSTM), ma forse si applica anche ad altri tipi di reti ricorrenti Quando leggo degli R-CNN, di solito sono spiegati in contesti di classificazione delle …

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Come funziona esattamente DropOut con i livelli convoluzionali?

Il dropout ( carta , spiegazione ) imposta l'output di alcuni neuroni su zero. Quindi, per un MLP, potresti avere la seguente architettura per il set di dati di fiori di Iris : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) Funzionerebbe così: softmax(W3⋅tanh(W2⋅mask(D,tanh(W1⋅input_vector)))softmax(W3⋅tanh⁡(W2⋅mask(D,tanh⁡(W1⋅input_vector)))softmax(W_3 \cdot …

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Come confrontare le prestazioni dei metodi di selezione delle funzionalità?

Esistono diversi approcci di selezione delle caratteristiche / selezione delle variabili (vedi ad esempio Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): metodi di filtro (ad esempio, basato sulla correlazione, basato sull'entropia, basato sull'importanza della foresta casuale), metodi wrapper (ad es. ricerca in avanti, ricerca in salita) e …

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Spark ALS: raccomandare per i nuovi utenti

La domanda Come posso prevedere la valutazione per un nuovo utente in un modello ALS addestrato in Spark? (Nuovo = non visto durante il tempo di allenamento) Il problema Sto seguendo il tutorial ufficiale di Spark ALS qui: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Sono in grado di creare un buon consulente con un MSE …

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Qual è il significato della fusione dei modelli in Keras?

Ho imparato che Keras ha una funzionalità per "unire" due modelli in base a quanto segue: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Qual è il punto nelle NN di fusione, in quali situazioni è utile? È una …

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Selezione delle caratteristiche e relazione sull'accuratezza della classificazione

Una delle metodologie per selezionare un sottoinsieme delle funzionalità disponibili per il tuo classificatore è classificarle in base a un criterio (come l'acquisizione di informazioni) e quindi calcolare l'accuratezza utilizzando il classificatore e un sottoinsieme delle funzionalità classificate. Ad esempio, se le tue caratteristiche sono A, B, C, D, Ee …

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Visualizzazione degli articoli acquistati spesso insieme

Ho un set di dati nella seguente struttura inserito in un file CSV: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice Ogni riga indica una raccolta di articoli acquistati insieme. Ad esempio, la prima riga indica che gli elementi Banana, Watere Ricesono stati acquistati insieme. Voglio creare una visualizzazione come …

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Dimension-hopping nell'apprendimento automatico

Qual è il problema del salto di dimensione nell'apprendimento automatico (che si verifica nelle reti neurali convoluzionali e nel riconoscimento delle immagini)? Ne ho cercato su Google, ma tutto ciò che ottengo sono informazioni sulla fisica della deformazione della forma materiale. Mi sarà più utile se qualcuno lo spiega con …

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Rimodellamento dei dati per l'apprendimento profondo mediante Keras

Sono un principiante di Keras e ho iniziato con l'esempio MNIST per capire come funziona effettivamente la libreria. Lo snippet di codice del problema MNIST nella cartella di esempio di Keras è dato come: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential …

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Quando dovremmo considerare un set di dati come squilibrato?

Sto affrontando una situazione in cui il numero di esempi positivi e negativi in un set di dati è squilibrato. La mia domanda è: ci sono delle regole empiriche che ci dicono quando dovremmo sottocampionare la grande categoria per forzare un qualche tipo di bilanciamento nel set di dati. Esempi: …

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Word2Vec e Doc2Vec sono sia rappresentazioni distributive che rappresentazioni distribuite?

Ho letto che la rappresentazione distributiva si basa sull'ipotesi distributiva secondo cui le parole presenti in un contesto simile tendono ad avere significati simili. Word2Vec e Doc2Vec sono entrambi modellati secondo questa ipotesi. Ma, nel documento originale, anche loro sono intitolati come Distributed representation of words and phrasese Distributed representation …

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Strumenti per il rilevamento automatico delle anomalie su una tabella SQL?

Ho una grande tabella SQL che è essenzialmente un registro. I dati sono piuttosto complessi e sto cercando di trovare un modo per identificare le anomalie senza che io capisca tutti i dati. Ho trovato molti strumenti per il rilevamento di anomalie, ma la maggior parte di essi richiede una …

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Struttura del progetto Python Machine Learning / Data Science

Sto cercando informazioni su come dovrebbe essere organizzato un progetto Python Machine Learning. Per i soliti progetti Python c'è Cookiecutter e per R ProjectTemplate . Questa è la mia attuale struttura di cartelle, ma sto mescolando i Notebook Jupyter con il vero codice Python e non sembra molto chiaro. . …

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