Programmazione machine-learning

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In che modo Apple trova le date, gli orari e gli indirizzi nelle e-mail?

Nel client di posta elettronica iOS, quando un'e-mail contiene una data, un'ora o una posizione, il testo diventa un collegamento ipertestuale ed è possibile creare un appuntamento o guardare una mappa semplicemente toccando il collegamento. Funziona non solo per le e-mail in inglese, ma anche in altre lingue. Adoro questa …

128 machine-learning nlp information-extraction named-entity-recognition

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Perché una codifica a caldo migliora le prestazioni di apprendimento automatico?

Ho notato che quando la codifica One Hot viene utilizzata su un particolare set di dati (una matrice) e utilizzata come dati di allenamento per algoritmi di apprendimento, si ottengono risultati significativamente migliori rispetto all'accuratezza della previsione, rispetto all'utilizzo della matrice originale stessa come dati di allenamento. Come avviene questo …

127 machine-learning data-mining scikit-learn data-analysis

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Comprensione intuitiva delle convoluzioni 1D, 2D e 3D nelle reti neurali convoluzionali

Qualcuno può spiegare chiaramente la differenza tra le convoluzioni 1D, 2D e 3D nelle reti neurali convoluzionali (nell'apprendimento profondo) con l'uso di esempi?

126 machine-learning deep-learning signal-processing conv-neural-network convolution

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Qual è la differenza tra passaggi ed epoche in TensorFlow?

Nella maggior parte dei modelli, è presente un parametro passaggi che indica il numero di passaggi da eseguire sui dati . Ma ancora vedo nell'uso più pratico, eseguiamo anche la funzione di adattamento N epoche . Qual è la differenza tra l'esecuzione di 1000 passaggi con 1 epoca e l'esecuzione …

125 machine-learning tensorflow

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Python - Cos'è esattamente sklearn.pipeline.Pipeline?

Non riesco a capire come sklearn.pipeline.Pipelinefunziona esattamente. Ci sono alcune spiegazioni nel documento . Ad esempio cosa intendono per: Pipeline di trasformazioni con uno stimatore finale. Per rendere più chiara la mia domanda, cosa sono steps? Come funzionano? modificare Grazie alle risposte posso rendere più chiara la mia domanda: Quando …

118 python machine-learning scikit-learn neuraxle

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librerie di machine learning in C # [chiuse]

Allo stato attuale, questa domanda non è adatta al nostro formato di domande e risposte. Ci aspettiamo che le risposte siano supportate da fatti, riferimenti o competenze, ma questa domanda probabilmente solleciterà dibattiti, discussioni, sondaggi o discussioni estese. Se ritieni che questa domanda possa essere migliorata e possibilmente riaperta, visita …

116 c# machine-learning

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Come posso eseguire Tensorboard su un server remoto?

Sono nuovo su Tensorflow e trarrei grandi vantaggi da alcune visualizzazioni di ciò che sto facendo. Capisco che Tensorboard sia uno strumento di visualizzazione utile, ma come posso eseguirlo sulla mia macchina Ubuntu remota?

116 tensorflow machine-learning data-visualization remote-access tensorboard

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Google Colaboratory: informazioni fuorvianti sulla sua GPU (solo il 5% di RAM disponibile per alcuni utenti)

aggiornamento: questa domanda è correlata alle "Impostazioni notebook: acceleratore hardware: GPU" di Google Colab. Questa domanda è stata scritta prima dell'aggiunta dell'opzione "TPU". Leggendo diversi annunci entusiasti su Google Colaboratory che fornisce GPU Tesla K80 gratuita, ho provato a eseguire una lezione veloce su di esso affinché non si completasse …

111 python machine-learning gpu ram google-colaboratory

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Qual è una spiegazione intuitiva della tecnica di massimizzazione delle aspettative? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda deve essere più mirata . Attualmente non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Migliora questa domanda Expectation Maximization (EM) è una sorta di metodo probabilistico …

109 machine-learning cluster-analysis data-mining mathematical-optimization expectation-maximization

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Come calcolare precisione, richiamo, accuratezza e punteggio f1 per il caso multiclasse con scikit learn?

Sto lavorando a un problema di analisi del sentiment, i dati hanno questo aspetto: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 Quindi i miei dati sono sbilanciati poiché 1190 instancessono etichettati con 5. Per la classificazione sto usando l' SVC di scikit . Il problema …

109 python machine-learning nlp artificial-intelligence scikit-learn

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Molti a uno e molti a molti esempi LSTM in Keras

Cerco di capire gli LSTM e come costruirli con Keras. Ho scoperto che ci sono principalmente le 4 modalità per eseguire un RNN (le 4 a destra nella foto) Fonte immagine: Andrej Karpathy Ora mi chiedo come sarebbe uno snippet di codice minimalista per ciascuno di essi in Keras. Quindi …

108 machine-learning neural-network deep-learning keras recurrent-neural-network

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Qual è il ruolo di "Flatten" in Keras?

Sto cercando di capire il ruolo della Flattenfunzione in Keras. Di seguito è riportato il mio codice, che è una semplice rete a due strati. Accetta dati bidimensionali di forma (3, 2) e genera dati monodimensionali di forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', …

108 machine-learning tensorflow neural-network deep-learning keras

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Perché i pesi delle reti neurali dovrebbero essere inizializzati su numeri casuali? [chiuso]

Chiuso. Questa domanda non soddisfa le linee guida di Stack Overflow . Attualmente non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Stack Overflow. Chiuso 3 giorni fa . Migliora questa domanda Sto cercando di costruire una rete neurale da zero. In …

105 machine-learning neural-network artificial-intelligence mathematical-optimization gradient-descent

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architettura multi-layer perceptron (MLP): criteri per la scelta del numero di strati nascosti e la dimensione dello strato nascosto?

Se abbiamo 10 autovettori allora possiamo avere 10 nodi neurali nel livello di input.Se abbiamo 5 classi di output, allora possiamo avere 5 nodi nel livello di output.Ma quali sono i criteri per scegliere il numero di livelli nascosti in un MLP e quanti neurali nodi in 1 livello nascosto?

104 machine-learning neural-network deep-learning perceptron

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Qualcuno può spiegarmi StandardScaler?

Non riesco a capire la pagina del StandardScalernella documentazione di sklearn. Qualcuno può spiegarmelo in termini semplici?

103 python machine-learning scikit-learn scaling standardized

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