Veri Bilimi

Veri bilimi uzmanları, Makine Öğrenimi uzmanları ve alan hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler için soru cevap


1
1D zaman serisiyle Keras LSTM
Keras'ı nasıl kullanacağımı öğreniyorum ve Chollet'in Python için Deep Learning'deki örneklerini kullanarak etiketli veri setimle makul bir başarı elde ettim . Veri seti 3 potansiyel sınıflı 3125 uzunluğunda ~ 1000 Zaman Serisidir. Bana yaklaşık% 70 tahmin oranı veren temel Yoğun katmanların ötesine geçmek istiyorum ve kitap LSTM ve RNN katmanlarını …

1
AlphaGo Zero'daki “yeni takviye öğrenme algoritması” nedir?
Bazı nedenlerden ötürü, AlphaGo Zero, inanılmaz sonuçlarına rağmen orijinal AlphaGo kadar tanıtım yapmıyor. Sıfırdan başlayarak, zaten AlphaGo Master'ı dövdü ve diğer birçok kriteri geçti. Daha da inanılmaz, bunu 40 gün içinde yapıyor. Google bunu "tartışmasız dünyanın en iyi Go oyuncusu" olarak adlandırıyor . DeepMind bunun "yeni bir takviye öğrenimi biçimi" …

2
Finansal zaman serisi verilerini tahmin etmek için TensorFlow'u kullanmaya çalışmak
ML ve TensorFlow'da yeniyim (birkaç saat önce başladım) ve bir zaman serisindeki sonraki birkaç veri noktasını tahmin etmek için kullanmaya çalışıyorum. Girişimi alıyorum ve bunu onunla yapıyorum: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- …

2
GPU'mda eğitim neden bu kadar uzun sürüyor?
Detaylar: Grafik işlemcisi : GTX 1080 Eğitim : 10 sınıfa ait ~ 1.1 Milyon görüntü Doğrulama : 10 sınıfa ait ~ 150 Bin resim Dönem Başına Süre : ~ 10 saat CUDA, cuDNN ve Tensorflow'u (Tensorflow GPU da) kurdum. Modelimin, çağ başına 10 saat süren karmaşık olduğunu düşünmüyorum. Hatta GPU'mun …

2
Ölü relu nöronları nasıl kontrol edilir
Arka plan: Sinir ağlarını relu aktivasyonu ile donatırken, bazen tahminin sabit kaldığını gördüm. Bunun eğitim sırasında burada anlatılan relu nöronlarından kaynaklandığına inanıyorum. ( Sinir ağlarında "ölen ReLU" problemi nedir? ) Soru: Yapmayı umduğum şey, nöronların öldüğünü kontrol etmek için kodun kendisine bir kontrol uygulamak. Bundan sonra, kod gerekirse ağı yeniden …

3
Rastgele sayıda giriş ve çıkışa sahip bir Yapay Nöron Ağı (YSA)
Sorunum için YSA kullanmak istiyorum, ancak sorun benim girişlerim ve çıkışlar düğüm numaraları sabit değil. Sorumu sormadan önce bazı google arama yaptım ve RNN'in sorunumda bana yardımcı olabileceğini buldum. Ancak, bulduğum tüm örnekler bir şekilde giriş ve çıkış düğümlerinin tanımlanmış sayısıdır. Bu yüzden, Keras veya PyTorch'da tercih edilen bir stratejiyi, …

1
DropOut evrişimsel katmanlarla tam olarak nasıl çalışır?
Bırakma ( kağıt , açıklama ) bazı nöronların çıkışını sıfıra ayarlar. Bir MLP için, Iris çiçeği veri kümesi için aşağıdaki mimariye sahip olabilirsiniz : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) Şu şekilde çalışır: softmax(W3⋅tanh(W2⋅mask(D,tanh(W1⋅input_vector)))softmax(W3⋅tanh⁡(W2⋅mask(D,tanh⁡(W1⋅input_vector)))softmax(W_3 \cdot \tanh(W_2 \cdot \text{mask}(D, \tanh(W_1 \cdot input\_vector))) ile , …
10 dropout 

3
EEG verilerinde tekrarlayan (CNN) model
Tekrarlayan bir mimariyi bir EEG bağlamında nasıl yorumlayacağımı merak ediyorum. Özellikle bunu tekrarlayan bir CNN (LSTM gibi mimarilerin aksine) olarak düşünüyorum, ancak belki de diğer tekrarlayan ağ türleri için de geçerlidir. R-CNN'leri okuduğumda, bunlar genellikle görüntü sınıflandırma bağlamlarında açıklanır. Genellikle "zaman içinde öğrenme" veya "zaman-1'in mevcut girdi üzerindeki etkisi de …

1
Spark ALS: yeni kullanıcılar için tavsiye
Soru Spark'da eğitilmiş bir ALS modelinde yeni bir kullanıcının derecelendirmesini nasıl tahmin edebilirim? (Yeni = eğitim süresi boyunca görülmez) Sorun Burada resmi Spark ALS eğitimini takip ediyorum: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html İyi bir MSE ile iyi bir danışman oluşturabilirim, ancak modele yeni verilerin nasıl girileceği ile mücadele ediyorum. Eğitici, eğitimden önce ilk kullanıcının …

4
Özellik seçim yöntemlerinin performansı nasıl karşılaştırılır?
Birkaç özellik seçme / değişken seçim yaklaşımı vardır (bkz. Örneğin Guyon ve Elisseeff, 2003 ; Liu ve diğerleri, 2010 ): filtre yöntemleri (örneğin, korelasyon temelli, entropi temelli, rastgele orman önem temelli), sarma yöntemleri (örneğin, ileri arama, yokuş yukarı arama) ve özellik seçiminin model öğrenmenin bir parçası olduğu gömülü yöntemler. Yayınlanmış …

1
Keras'ta model birleştirmenin önemi nedir?
Keras'ın iki modeli aşağıdakilere göre "birleştirmek" için bir işlevi olduğunu öğrendim: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Yeni NN'lerin anlamı nedir, hangi durumlarda yararlıdır? Bir çeşit topluluk modellemesi mi? Performans anlamında birkaç "mod" (concat, avg, dot vb …
10 keras 

4
Sıklıkla birlikte satın alınan öğeleri görselleştirme
Bir CSV dosyasına eklenen aşağıdaki yapıda bir veri kümesi var: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice Her satır, birlikte satın alınan öğelerin bir koleksiyonunu gösterir. Örneğin, ilk satır öğeleri bu belirtmektedir Banana, Waterve Ricebirlikte satın alındı. Aşağıdaki gibi bir görselleştirme oluşturmak istiyorum: Bu temelde bir ızgara grafik ama …

4
Özellik seçimi ve sınıflandırma doğruluğu ilişkisi
Sınıflandırıcınız için kullanılabilir özelliklerinizin bir alt kümesini seçme yöntemlerinden biri, bunları bir kritere (bilgi kazanımı gibi) göre sıralamak ve daha sonra sınıflandırıcıyı ve sıralanan özelliklerin bir alt kümesini kullanarak doğruluğu hesaplamaktır. Örneğin, özellikleriniz A, B, C, D, Eaşağıdaki gibi sıralandıysa D,B,C,E,A, o zaman doğruluğu D, o D, Bzaman D, B, …

5
Makine Öğreniminde Boyut Atlamalı
Makine öğreniminde boyut atlamalı problem nedir (evrişimli sinir ağlarında ve görüntü tanımada meydana gelen)? Bu konuda googledim ama elde ettiğim tek şey maddi şekil deformasyonunun fiziği hakkında bilgi. Bazıları bunu makine öğrenimi ile ilgili bir örnekle açıklarsa benim için daha yararlı olacaktır. Biri bana bu konuda yardımcı olabilir veya beni …

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.