Scienza dei dati machine-learning

1

Ho un po 'di conoscenza autodidatta lavorando con algoritmi di Machine Learning (roba di base di tipo Random Forest e Linear Regression). Ho deciso di diramare e iniziare a imparare RNN con Keras. Quando osservo la maggior parte degli esempi, che di solito implicano previsioni di stock, non sono stato …

27 machine-learning neural-network keras

7

Esistono servizi cloud gratuiti per la formazione di modelli di machine learning?

Voglio formare un modello profondo con una grande quantità di dati di addestramento, ma il mio desktop non ha quel potere di formare un modello così profondo con questi dati abbondanti. Mi piacerebbe sapere se ci sono servizi cloud gratuiti che possono essere utilizzati per la formazione di machine learning …

27 machine-learning neural-network deep-learning cloud-computing

3

Approccio generale per estrarre il testo chiave dalla frase (nlp)

Data una frase del tipo: Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) Quale approccio generale posso adottare per identificare la parola palestra o accesso alla palestra?

27 machine-learning nlp text-mining data-cleaning

7

L'apprendimento automatico può apprendere una funzione come trovare il massimo da un elenco?

Ho un input che è un elenco e l'output è il massimo degli elementi dell'elenco input. L'apprendimento automatico può apprendere una tale funzione che seleziona sempre il massimo degli elementi di input presenti nell'input? Questa potrebbe sembrare una domanda piuttosto elementare, ma potrebbe darmi una comprensione di ciò che l'apprendimento …

26 machine-learning deep-learning

2

Fusione di due diversi modelli in Keras

Sto cercando di unire due modelli Keras in un unico modello e non sono in grado di farlo. Ad esempio, nella figura allegata, vorrei recuperare il livello centrale della dimensione 8 e utilizzarlo come input per il livello (di nuovo dimensione 8) nel modello e quindi combinare sia il modello …

26 machine-learning python deep-learning keras tensorflow

5

Come impostare il numero di neuroni e strati nelle reti neurali

Sono un principiante delle reti neurali e ho avuto difficoltà a cogliere due concetti: Come si decide il numero di strati intermedi di una data rete neurale? 1 contro 10 o qualsiasi altra cosa. Come si decide il numero di neuroni in ogni strato intermedio? Si consiglia di avere un …

26 machine-learning neural-network deep-learning hyperparameter hyperparameter-tuning

2

Come impostare batch_size, steps_per epoch e fasi di validazione

Sto iniziando a imparare le CNN usando Keras. Sto usando il backend theano. Non capisco come impostare i valori su: dimensione del lotto, passi per epoca, validation_steps. Quale dovrebbe essere il valore impostato su batch_size, i passaggi per epoca e i passaggi di convalida se ho 240.000 campioni nel set …

26 machine-learning keras cnn

6

Tecniche di apprendimento automatico per stimare l'età degli utenti in base ai siti di Facebook che preferiscono

Ho un database dalla mia applicazione Facebook e sto cercando di utilizzare l'apprendimento automatico per stimare l'età degli utenti in base ai siti Facebook che preferiscono. Ci sono tre caratteristiche cruciali del mio database: la distribuzione dell'età nel mio set di formazione (in totale 12k di utenti) è distorta rispetto …

25 machine-learning dimensionality-reduction python

5

Differenza tra la rete di politiche di AlphaGo e la rete di valori

Stavo leggendo un riassunto di alto livello su AlphaGo di Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ) e ho trovato i termini "policy network "e" value network ". Ad alto livello, capisco che la rete politica viene utilizzata per suggerire mosse e la rete del valore viene utilizzata per "Ridurre la profondità dell'albero …

25 machine-learning reinforcement-learning

4

Word2Vec per il riconoscimento dell'entità denominata

Sto cercando di utilizzare l'implementazione di word2vec di Google per creare un sistema di riconoscimento delle entità denominato. Ho sentito che le reti neurali ricorsive con propagazione posteriore attraverso la struttura sono adatte per compiti di riconoscimento di entità nominate, ma non sono stato in grado di trovare un'implementazione decente …

25 machine-learning python neural-network nlp

3

Perché abbiamo bisogno di XGBoost e Random Forest?

Non ero chiaro su un paio di concetti: XGBoost converte gli studenti deboli in studenti forti. Qual è il vantaggio di farlo? Combinando molti studenti deboli invece di usare un solo albero? La foresta casuale usa vari campioni dall'albero per creare un albero. Qual è il vantaggio di questo metodo …

25 machine-learning data-mining random-forest decision-trees xgboost

4

Random Forest si allena?

Ho letto delle foreste casuali ma non riesco davvero a trovare una risposta definitiva al problema del sovradimensionamento. Secondo il documento originale di Breiman, non dovrebbero esagerare quando si aumenta il numero di alberi nella foresta, ma sembra che non ci sia consenso al riguardo. Questo mi sta creando una …

24 machine-learning random-forest

3

Perché le comunità NLP e Machine Learning sono interessate all'apprendimento profondo?

Spero che tu mi possa aiutare, poiché ho alcune domande su questo argomento. Sono nuovo nel campo dell'apprendimento profondo e, mentre ho fatto alcuni tutorial, non riesco a mettere in relazione o distinguere i concetti gli uni dagli altri.

24 machine-learning data-mining neural-network nlp deep-learning

4

Significato delle caratteristiche latenti?

Sto imparando la fattorizzazione a matrice per i sistemi di raccomandazione e sto vedendo il termine latent featuresricorrere troppo frequentemente ma non riesco a capire cosa significhi. So cos'è una funzionalità ma non capisco l'idea di funzionalità latenti. Potresti spiegarlo, per favore? O almeno indicami un documento / un luogo …

24 machine-learning data-mining recommender-system

4

È sempre meglio utilizzare l'intero set di dati per addestrare il modello finale?

Una tecnica comune dopo l'addestramento, la convalida e il test del modello di preferenza di Machine Learning consiste nell'utilizzare il set di dati completo, incluso il sottoinsieme di test, per formare un modello finale su cui distribuirlo , ad esempio un prodotto. La mia domanda è: è sempre il meglio …

24 machine-learning dataset training accuracy

Domande taggate «machine-learning»