Veri Bilimi

Sinir ağları için aktivasyon fonksiyon tiplerini inceledim. İşlevlerin kendileri oldukça basittir, ancak uygulama farkı tamamen açık değildir. İstenen ikili / sürekli çıkışa bağlı olarak mantıksal ve doğrusal tip fonksiyonları birbirinden ayırmak makul ancak sigmoid fonksiyonun basit doğrusal fonksiyona göre avantajı nedir? ReLU'nun benim için özellikle anlaşılması zordur, örneğin: pozitif girdiler …

15 neural-network  activation-function 

Tekrarlayan Sinir Ağları ile metin oluşturma hakkında okurken, nedenini belirtmeden , kelime kelime ve diğerleri karakter karakter üretmek için bazı örnekler uygulandığını fark ettim . Peki, kelime başına metni temel alan RNN modelleri ile karakter başına metni temel alan modeller arasındaki fark nedir? Kelime tabanlı RNN daha büyük bir boyut …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Eğitim hızını arttırmak için GPU'dan yararlanabilen R için makine öğrenme paketleri var mı (python dünyasından theano gibi bir şey)? GPU'da kod yürütülmesine izin veren gputools adlı bir paket olduğunu görüyorum, ancak makine öğrenimi için daha eksiksiz bir kütüphane arıyorum.

15 machine-learning  r  gpu 

Geoff Hinton'un Coursera'daki Sinir Ağları kursuna katıldım ve aynı zamanda sınırlı boltzmann makinelerine giriş yaptım, yine de RBM'lerin arkasındaki sezgiyi anlamadım. Neden bu makinedeki enerjiyi hesaplamamız gerekiyor? Ve bu makinedeki olasılığın kullanımı nedir? Bu videoyu da gördüm . Videoda, hesaplama adımlarından önce olasılık ve enerji denklemlerini yazdı ve hiçbir yerde …

15 unsupervised-learning  rbm 

Gizli Markov Modellerini uygulamak için hangi kararlı Python kütüphanesini kullanabilirim? Makul bir şekilde belgelenmesine ihtiyacım var, çünkü bu modeli daha önce hiç kullanmamıştım. Alternatif olarak, HMM kullanarak bir veri seti üzerinde zaman serisi analizi yapmak için daha doğrudan bir yaklaşım var mı?

15 python  time-series  markov-process 

Spark'ın Scala ile tamamen entegre olduğunu biliyorum. Kullanım durumu özellikle büyük veri kümeleri içindir. Başka hangi araçların iyi Scala desteği var? Scala daha büyük veri setleri için en uygun mudur? Yoksa daha küçük veri kümeleri için de uygun mu?

15 scalability  scala 

Birçok veri kaynağından oluşan bir dizi gevşek yapılandırılmış veri (örneğin, Web tabloları / Bağlantılı Açık Veri) varsayalım. Bunu izleyen ortak bir şema yoktur ve her kaynak, değerleri tanımlamak için eş anlamlı öznitelikler kullanabilir (örn. "Milliyet" ve "bornIn"). Amacım, bir şekilde tanımladıkları varlıkları "tanımlayan" bazı "önemli" özellikler bulmaktır. Dolayısıyla, böyle bir …

15 machine-learning  statistics  feature-selection 

İnsanların verilerini işlemesine yardımcı olacak birçok araç / çerçeve duydum (büyük veri ortamı). Birine Hadoop, diğerine noSQL kavramı denir. İşlem noktasındaki fark nedir? Tamamlayıcı mı?

15 nosql  tools  processing  apache-hadoop 

Sürgülü pencere yaklaşımı ile eğitirsem LSTM'mi geçecek miyim? Neden insanlar bunu LSTM'ler için kullanmıyor? Basitleştirilmiş bir örnek için, karakter sırasını tahmin etmemiz gerektiğini varsayın: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z …

15 lstm  backpropagation  mini-batch-gradient-descent 

Kaggle'daki Konut fiyatları yarışmasının bir çözümünü yapıyordum ( Human Analog'un Konut Fiyatlarında Çekirdek: İleri Regresyon Teknikleri ) ve bu bölüme rastladım: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew skewed = train_df_munged[numeric_features].apply(lambda x: skew(x.dropna().astype(float))) skewed …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

Eğitim için derin sinir ağımı besleyecek yeterli veri kümesini (görüntüler) bulamadığım bir sorunla uğraşıyorum. Scott Reed ve ark. Tarafından yayınlanan Generator Adversarial Text to Image Synthesis adlı makaleden çok etkilendim . Jeneratör Düşman Ağları. Mevcut küçük veri kümesini bir GAN modeline girdi olarak kullanabilir ve daha derin ağ modelleri ile …

15 deep-learning  gan 

İki kelime veya cümle arasındaki benzerliği belirlememe yardımcı olan bir Python kütüphanesi arıyorum. Bir İngilizce sözlük veya sözlük olmayan sözcük (ler) (Bu bir Kişi veya Şirket adı olabilir) ile sonuçlanacak Ses-Metin dönüştürme yapacağım Bundan sonra, bilinen bir kelime veya kelime ile karşılaştırmak gerekir. Misal: 1) Metin ses sonucuna: America Expansion'ı …

15 nlp  nltk 

Şu anda sinir ağları üzerinde bir sınava hazırlanıyorum. Önceki sınavların çeşitli protokollerinde nöronların aktivasyon fonksiyonlarının (çok katmanlı algılayıcılarda) monotonik olması gerektiğini okudum. Aktivasyon fonksiyonlarının ayırt edilebilir olması, çoğu noktada 0 olmayan bir türeve sahip olması ve doğrusal olmaması gerektiğini anlıyorum. Monotonik olmanın neden önemli / yararlı olduğunu anlamıyorum. Aşağıdaki aktivasyon …

15 machine-learning  neural-network 

Açık kaynak projelerine katkı genellikle yeni başlayanlar için biraz pratik yapmanın ve deneyimli veri bilimcileri ve analistleri için yeni bir alan denemenin iyi bir yoludur. Hangi projelere katkıda bulunuyorsunuz? Lütfen Github'da bir giriş + bağlantısı sağlayın.

15 beginner  open-source 

Ben kullanıcı tabanlı ve öğe tabanlı öneri birbirinden tam olarak nasıl farklı bilmek istiyorum. Bunu tanımlar Kullanıcı tabanlı : Benzer kullanıcıları bularak öğeleri önerin. Bu, kullanıcıların dinamik yapısı nedeniyle ölçeklendirmek genellikle daha zordur. Öğe tabanlı : Öğeler arasındaki benzerliği hesaplayın ve önerilerde bulunun. Öğeler genellikle çok fazla değişmez, bu nedenle …

15 machine-learning  data-mining  algorithms  recommender-system