Запитання з тегом «machine-learning»

У мене є небагато знань самоучки, що працюють з алгоритмами машинного навчання (основні матеріали типу "Випадкова лісова та лінійна регресія"). Я вирішив розгалужуватися і почати вивчати RNN з Керасом. Переглядаючи більшість прикладів, які зазвичай передбачають передбачення запасів, я не зміг знайти жодних основних прикладів використання декількох функцій, крім 1 стовпця, …

27 machine-learning  neural-network  keras 

Я хочу навчити глибоку модель з великою кількістю даних про тренування, але мій робочий стіл не має такої сили для підготовки такої глибокої моделі з цими рясними даними. Мені хотілося б знати, чи існують безкоштовні хмарні сервіси, які можна використовувати для моделей машинного навчання та глибокого навчання? Я також хотів …

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

Дано таке речення: Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) Який загальний підхід я можу застосувати, щоб визначити слово тренажерний зал чи доступ до спортзалу?

27 machine-learning  nlp  text-mining  data-cleaning 

У мене є вхід, який є списком, а вихід - максимум елементів вхідного списку. Чи може машинне навчання засвоїти таку функцію, яка завжди вибирає максимум вхідних елементів, наявних у вході? Це може здатися досить базовим питанням, але це може дати мені розуміння того, що може зробити машинне навчання взагалі. Спасибі!

26 machine-learning  deep-learning 

Я намагаюся об'єднати дві моделі Кераса в одну модель, і я не в змозі цього досягти. Наприклад, на малюнку, що додається, я хотів би отримати середній шар розміру 8 і використовувати це як вхід до шару (знову ж розмірності 8) в моделі а потім поєднати як модель і модель як …

26 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

Я початківець з нейронних мереж і зіткнувся з проблемами в освоєнні двох понять: Як можна визначити кількість середніх шарів даної нейронної мережі? 1 проти 10 чи що завгодно. Як можна вирішити кількість нейронів у кожному середньому шарі? Чи рекомендується мати однакову кількість нейронів у кожному середньому шарі чи це змінюється …

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

Я починаю вивчати CNN, використовуючи Keras. Я використовую бекенд Theano. Я не розумію, як встановити значення для: batch_size, кроки в епоху, validation_steps. Яким має бути встановлене значення batch_size, крок за епохою та етапи перевірки, якщо у мене є 240 000 зразків у навчальному наборі та 80 000 у тестовому наборі?

26 machine-learning  keras  cnn 

У мене є база даних з моєї програми Facebook, і я намагаюся використовувати машинне навчання для оцінки віку користувачів, виходячи з того, які сайти Facebook їм подобаються. У моїй базі даних є три найважливіші характеристики: розподіл за віком у моєму навчальному наборі (загалом 12 тис. користувачів) спрямований на молодших користувачів …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

Я читав резюме високого рівня про AlphaGo Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), і натрапив на терміни "політика мережа "та" мережа цінностей ". На високому рівні я розумію, що мережа політик використовується для пропонування рухів, а мережа значень використовується для "зменшення глибини дерева пошуку [та оцінки] переможця в кожній позиції замість пошуку …

25 machine-learning  reinforcement-learning 

Я хочу використовувати реалізацію google word2vec для побудови названої системи розпізнавання сутностей. Я чув, що рекурсивні нейронні мережі з поширенням назад через структуру добре підходять для названих завдань розпізнавання об'єктів, але мені не вдалося знайти гідної реалізації або гідного підручника для цього типу моделі. Оскільки я працюю з нетиповим корпусом, …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Мені не було зрозуміло в кількох поняттях: XGBoost перетворює слабких учнів у сильних. Яка перевага в цьому? Об’єднання багатьох слабких учнів замість того, щоб просто використовувати одне дерево? Випадковий ліс використовує різні зразки з дерева для створення дерева. У чому перевага цього методу замість того, щоб просто використовувати єдине дерево?

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

Я читав про випадкові ліси, але насправді не можу знайти остаточної відповіді на проблему надмірного оздоблення. Згідно з оригінальною доповіддю Бреймана, вони не повинні перевтомлюватися при збільшенні кількості дерев у лісі, але, здається, щодо цього немає єдиної думки. Це створює у мене досить непорозуміння щодо цього питання. Можливо, хтось більш …

24 machine-learning  random-forest 

Сподіваюся, ви можете мені допомогти, оскільки у мене є деякі запитання на цю тему. Я новачок у галузі глибокого навчання, і хоча я робив кілька навчальних посібників, я не можу співвідносити чи відрізняти поняття одне від одного.

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

Я дізнаюся про матричну факторизацію для систем рекомендацій, і я бачу, що термін latent featuresзустрічається занадто часто, але я не в змозі зрозуміти, що це означає. Я знаю, що таке особливість, але я не розумію ідеї прихованих рис. Чи можете ви поясніть це? Або принаймні вказати мені на папір / …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Загальна техніка після навчання, перевірки та тестування моделі уподобань машинного навчання полягає у використанні повного набору даних, включаючи тестовий підмножина, для підготовки кінцевої моделі для її розгортання , наприклад, на продукт. Моє запитання: чи завжди це найкраще робити? Що робити, якщо продуктивність насправді погіршиться? Наприклад, припустимо випадок, коли модель класифікує …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy