«machine-learning» etiketlenmiş sorular

"Makine öğrenimi" terimini kimin kazandığını anlamaya çalışıyorum. Yardımcı bir soru, Arthur Samuel'in 1959'da “makine öğrenimi” alanını şu şekilde tanımladığı yönündedir: bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme imkanı veren çalışma alanı ? İnternette bu tanıma çok, çok sayıda referans bulabilirsiniz, ancak kaynağı takip edemedim. Bazıları bunu damada 1959 tarihli bir kağıt olarak veriyor …

19 terminology  reference-request  machine-learning  history 

İki nokta kümesinin bir çizgi ile ayrılıp ayrılamayacağını belirlemenin bir yolu varsa? A ve B'yi , A'nın ve A'nın tüm noktaları çizginin bir tarafında ve B'nin tüm noktaları ve sadece B'nin diğer tarafında olacak şekilde ayıran bir çizgi varsa iki ve B noktası var .birbirABBBbirbirABBBbirbirAbirbirABBBBBB Geldiğim en saf algoritma ve …

19 algorithms  machine-learning  computational-geometry 

Amacım, girdi ve çıktı ile tanımladığım aşağıdaki sorunu çözmek: Giriş: düğümleri, kaynakları ve lavabo ( ) ile yönlendirilmiş bir asiklik grafikG,G,Gmmmnnn111m > n ≥ 1m>n≥1m > n \geq 1 Çıktı: VC-boyutu topolojisi ile sinir ağı için (ya da yaklaşık bir) .G,G,G Daha fazla özellik : her bir düğüm sigmoid bir …

19 algorithms  complexity-theory  machine-learning  neural-networks  vc-dimension 

Kullanıcıların sürekli olarak sınıflandırılmış örnekler ekleyebildiği ve modelin çevrimiçi olarak güncellenebileceği çevrimiçi web tabanlı bir makine öğrenme sistemi oluşturmak istiyorum. Bir algılayıcı veya benzer bir çevrimiçi öğrenme algoritması kullanmak istiyorum. Ancak, kullanıcılar hata yapabilir ve alakasız örnekler ekleyebilir. Bu durumda, algılayıcıyı tüm örnekler kümesi üzerinde yeniden eğitmeden (çok büyük olabilir) …

16 machine-learning  online-algorithms 

Giriş Adım bir Standart bir backpropegating sinir ağı yazdım ve test etmek için XOR haritasını çıkarmaya karar verdim. 2-2-1 ağdır (tanh aktivasyon fonksiyonu ile) X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 Test amacıyla, üst orta nöronu (M1) bir AND geçidi ve alt nöronu (M2) bir OR geçidi olarak ayarladım (her …

16 machine-learning  neural-networks 

Bir kuruluş için tüzükleri temel mantığını belirleyecek şekilde değerlendirecek bir sistem bulmaya çalışıyordum. Bence birinci dereceden bir yüklem sistemi, konuşma bölümü etiketleme ve diğer NLP teknikleri yoluyla metinden çevrilebilecek kuralları temsil etmek için işe yarayacaktır. Birinci dereceden mantık kurallarını bir bütün olarak veya elemanlar arasındaki benzerlikleri bulmak için ikinci bir …

16 machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic 

Bir keresinde kursumda yemek tarifleri önerecek bir algoritma oluşturan bir gazi vardı. İlk başta, her türlü çılgın tarif ortaya çıkacaktı. Daha sonra, pişirme algoritmasını gerçek tariflerle eğitecek ve sonunda çok iyi olanları önerecektir. Bayes Teoremi veya Kümeleme ile ilgili bir şey kullandığına inanıyorum, ama çoktan gitti ve algoritma da öyle. …

15 machine-learning  artificial-intelligence  modelling  recommendation-systems 

İki ve sayısı verildiğini ve l \ le i, \, j \ le r için bulmak istediğimizi varsayalım .lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r Saf algoritma tüm olası çiftleri kontrol eder; örneğin yakutta: def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each do |j| if (i ^ j > max) max …

14 algorithms  algorithms  machine-learning  statistics  testing  terminology  asymptotics  landau-notation  reference-request  optimization  scheduling  complexity-theory  time-complexity  lower-bounds  communication-complexity  computational-geometry  computer-architecture  cpu-cache  cpu-pipelines  operating-systems  multi-tasking  algorithms  algorithm-analysis  education  correctness-proof  didactics  algorithms  data-structures  time-complexity  computational-geometry  algorithms  combinatorics  efficiency  partitions  complexity-theory  satisfiability  artificial-intelligence  operating-systems  performance  terminology  computer-architecture 

Şu anda makine öğrenimi hakkında okuyorum ve Connect Four oynamaya nasıl uygulanacağını merak ettim . Şu anki girişimim sigmoid fonksiyon modelini ve hepsi-bir-hepsi yöntemini kullanan basit bir çoklu sınıf sınıflandırıcısı. Bence, girdi özellikleri 7x6 = 42 ızgara alanının durumu (oyuncu 1'in diski, oyuncu 2'nin diski, boş) olmalıdır. Çıktı, diski yerleştirilecek …

14 machine-learning  board-games 

"Korelasyonun nedenselliğe eşit olmadığı" iyi bilinen bir gerçektir, ancak makine öğrenimi neredeyse tamamen korelasyona dayalı gibi görünmektedir. Öğrencilerin geçmiş performanslarına dayalı sorulardaki performanslarını tahmin etmek için bir sistem üzerinde çalışıyorum. Google arama gibi diğer görevlerin aksine, bu kolayca oynatılabilecek bir sistem gibi görünmüyor - bu nedenle nedensellik bu anlamda gerçekten …

13 machine-learning  statistics 

Bir Naif Bayes öngörüsü bu formülü kullanarak tahminlerini yapar: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) burada normalleştirici bir faktördür. Bu , verilerden P ( X i = x i | Y = y ) parametrelerinin tahmin edilmesini gerektirir . Bunu k -smoothing ile yaparsak, tahmini alırızαα\alphaP(Xi=xi|Y=y)P(Xi=xi|Y=y)P(X_i=x_i|Y=y)kkk P^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nikP^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nik\hat{P}(X_i=x_i|Y=y) = \frac{\#\{X_i=x_i,Y=y\} + k}{\#\{Y=y\}+n_ik} …

13 machine-learning  probability-theory  statistics 

Sinir ağlarını bir zaman serisini tahmin etmek için kullanıyorum. Şimdi karşı karşıya olduğum soru tarih / saat / seri numarasını nasıl kodlayacağım. sinir ağına girdi olarak ayarlanan her bir girişin? Burada açıklandığı gibi 1 kodlama (kategorileri kodlamak için kullanılır) kullanmalı mıyım ? Yoksa sadece zamanı mı beslemeliyim (1-1-1970'den beri milisaniye …

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Birisi bana makine öğrenimi ile sistem tanımlamaları arasındaki farkları ve benzerlikleri açıklayabilir mi? Bunlar aynı şeyin iki ismi mi? Gelen bu sayfayı derler: Makine öğrenimi ve sistem tanımlama toplulukları, sınırlı veya gürültülü gözlemlerden bir model inşa edilmesi gerektiğinde benzer sorunlarla karşı karşıyadır. Christopher M.Piskopos'un ünlü Desen Tanıma ve Makine Öğrenimi …

12 machine-learning 

Bu sitede Deep Dream hakkında birkaç soru gördüm, ancak hiçbiri DeepDream'in özellikle ne yaptığı hakkında konuşmuyor gibi görünüyor. Topladığım kadarıyla, objektif işlevi değiştirdiler ve ayrıca geri yayılımı değiştirdiler, böylece ağırlıkları güncellemek yerine giriş görüntüsünü güncellediler. Herkesin Google'ın ne yaptığını tam olarak bilip bilmediğini merak ediyorum. Makalelerinden birinde, optimizasyonlarını gerçekleştirirken Bayesian …

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks  image-processing  computer-vision 

Makine öğreniminde yeniyim. Çeşitli uygulamalar için derin öğrenme uyguladıkları ve model tasarım vakalarının çoğunda "önceki" terimini kullandıkları birkaç makale okudum. Birisi bunun ne anlama geldiğini açıklayabilir mi? Ben sadece öğreticiler önceki ve arka matematiksel formülasyonu bulabilirsiniz.

12 terminology  machine-learning  pattern-recognition  bayesian-statistics