Domande taggate «machine-learning»

Metodi e principi per la costruzione di "sistemi informatici che migliorano automaticamente con l'esperienza".

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quali tecniche di machine / deep learning / nlp sono utilizzate per classificare una determinata parola come nome, numero di cellulare, indirizzo, e-mail, stato, contea, città ecc.
Sto cercando di generare un modello intelligente in grado di scansionare un insieme di parole o stringhe e classificarle come nomi, numeri mobili, indirizzi, città, stati, paesi e altre entità usando l'apprendimento automatico o l'apprendimento profondo. Avevo cercato approcci, ma sfortunatamente non ho trovato alcun approccio da adottare. Avevo provato …
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Dati squilibrati che causano una classificazione errata nel set di dati multiclasse
Sto lavorando alla classificazione del testo in cui ho 39 categorie / classi e 8,5 milioni di record. (In futuro aumenteranno i dati e le categorie). La struttura o il formato dei miei dati è il seguente. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | …
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Quale algoritmo applicare per scegliere il punto giusto
L'immagine sotto mostra 7 punti intorno all'origine. Uno di questi è stato selezionato da un essere umano in base a regole ed esperienza ed è colorato in rosso (quello nel quadrante in basso a sinistra). Ora abbiamo oltre 1000 di questi insiemi di punti e per ogni insieme un umano …
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"Deep Noether's Theorem": Costruire nei vincoli di simmetria
Se ho un problema di apprendimento che dovrebbe avere una simmetria intrinseca, c'è un modo per sottoporre il mio problema di apprendimento a un vincolo di simmetria per migliorare l'apprendimento? Ad esempio, se sto facendo il riconoscimento delle immagini, potrei desiderare la simmetria rotazionale 2D. Ciò significa che la versione …
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Perché non addestrare il modello finale su tutti i dati dopo aver eseguito i dati di test della base di sintonizzazione dell'iperparametro e i dati di convalida della base di selezione del modello?
Per dati interi intendo train + test + validation Una volta che ho risolto il mio iperparametro usando i dati di validazione e scelto il modello usando i dati di test, non sarebbe meglio avere un modello addestrato su tutti i dati in modo che i parametri siano meglio addestrati …
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Perché utilizzare NN convoluzionali per un'attività di ispezione visiva rispetto alla classica corrispondenza del modello CV?
Ho avuto un'interessante discussione sulla base di un progetto a cui stavamo lavorando: perché usare un sistema di ispezione visiva della CNN su un algoritmo di corrispondenza dei modelli? Sfondo: avevo mostrato una demo di un semplice sistema di visione della CNN (webcam + laptop) che rilevava se un particolare …
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Interpretazione dell'albero delle decisioni nel contesto dell'importanza delle funzioni
Sto cercando di capire come comprendere appieno il processo decisionale di un modello di classificazione dell'albero decisionale creato con sklearn. I 2 aspetti principali che sto guardando sono una rappresentazione grafica dell'albero e l'elenco delle importazioni delle funzionalità. Quello che non capisco è come viene determinata l'importanza della funzione nel …
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Perché il tasso di apprendimento sta facendo salire alle stelle i pesi della mia rete neurale?
Sto usando tensorflow per scrivere semplici reti neurali per un po 'di ricerca e ho avuto molti problemi con i pesi' nan 'durante l'allenamento. Ho provato molte soluzioni diverse come cambiare l'ottimizzatore, cambiare la perdita, la dimensione dei dati, ecc. Ma senza alcun risultato. Infine, ho notato che un cambiamento …
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Quali eventuali algoritmi di apprendimento automatico sono accettati come un buon compromesso tra spiegabilità e previsione?
Testi di machine learning che descrivono algoritmi come macchine per incrementare il gradiente o reti neurali spesso commentano che questi modelli sono bravi nella previsione, ma questo ha un prezzo di perdita di spiegabilità o interpretabilità. Al contrario, gli alberi delle singole decisioni e i modelli di regressione classica sono …
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