Nauka danych

Pytania i odpowiedzi dotyczące specjalistów ds. Danych, specjalistów od uczenia maszynowego oraz osób zainteresowanych zdobyciem wiedzy na temat tej dziedziny

10
Czym są warstwy dekonwolucyjne?
Niedawno przeczytałem w pełni sieci konwergentne dla segmentacji semantycznej autorstwa Jonathana Longa, Evana Shelhamera, Trevora Darrella. Nie rozumiem, co robią „warstwy dekonwolucyjne” / jak działają. Odpowiednia część to 3.3 Upsampling jest konwertowanym krokiem wstecz Innym sposobem łączenia gruboziarnistych wyjść z gęstymi pikselami jest interpolacja. Na przykład prosta interpolacja dwuliniowa oblicza ...

30
Publicznie dostępne zestawy danych
Jednym z powszechnych problemów w nauce o danych jest zbieranie danych z różnych źródeł w jakoś oczyszczonym (częściowo ustrukturyzowanym) formacie i łączenie wskaźników z różnych źródeł w celu przeprowadzenia analizy wyższego poziomu. Patrząc na wysiłki innych ludzi, szczególnie na inne pytania na tej stronie, wydaje się, że wiele osób w ...

13
K-oznacza grupowanie mieszanych danych liczbowych i kategorialnych
Mój zestaw danych zawiera szereg atrybutów liczbowych i jeden kategoryczny. Powiedzieć NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, gdzie CategoricalAttrzajmuje jedną z trzech możliwych wartości: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2lub CategoricalAttrValue3. Używam domyślnej implementacji algorytmu klastrowania k-średnich dla Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ . Działa tylko z danymi numerycznymi. Więc moje pytanie: czy poprawne jest podzielenie atrybutu kategorycznego ...




5
Funkcja błędu krzyżowej entropii w sieciach neuronowych
W MNIST For ML Beginners określają one jako entropię krzyżową Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) jest przewidywana wartość prawdopodobieństwa dla klasy í i y ' i jest prawdziwym prawdopodobieństwo dla tej klasy.yiyiy_iiiiy′iyi′y_i' Pytanie 1 Nie jest to problem, który (w dzienniku ( y í ) ) może ...

8
Różnica między fit a fit_transform w modelach scikit_learn?
Jestem początkujących do nauki danych i nie rozumiem różnicę między fiti fit_transformmetody w scikit-learn. Czy ktoś może po prostu wyjaśnić, dlaczego potrzebujemy transformacji danych? Co to znaczy dopasowywanie modelu do danych treningowych i przekształcanie w dane testowe? Czy oznacza to na przykład przekształcenie zmiennych kategorialnych w liczby w pociągu i ...


15
Python vs R do uczenia maszynowego
Właśnie zaczynam opracowywać aplikację do uczenia maszynowego do celów akademickich. Obecnie używam R i trenuję się w tym. Jednak w wielu miejscach widziałem ludzi używających Pythona . Z czego korzystają ludzie w środowisku akademickim i przemyśle i jakie jest zalecenie?


6
Kiedy używać GRU przez LSTM?
Kluczowa różnica między GRU a LSTM polega na tym, że GRU ma dwie bramki (bramki resetowania i aktualizacji ), podczas gdy LSTM ma trzy bramki (mianowicie bramki wejścia , wyjścia i zapomnienia ). Dlaczego korzystamy z GRU, skoro mamy wyraźniejszą kontrolę nad siecią dzięki modelowi LSTM (ponieważ mamy trzy bramki)? ...

12
Jak duże są duże zbiory danych?
Wiele osób używa terminu „ duże zbiory danych” w sposób raczej komercyjny , jako sposób wskazania, że ​​duże zbiory danych są zaangażowane w obliczenia, a zatem potencjalne rozwiązania muszą mieć dobrą wydajność. Oczywiście duże zbiory danych zawsze zawierają powiązane terminy, takie jak skalowalność i wydajność, ale co dokładnie definiuje problem ...

8
Wybór współczynnika uczenia się
Obecnie pracuję nad implementacją Stochastic Gradient Descent, SGDdla sieci neuronowych wykorzystujących propagację wsteczną i choć rozumiem jej cel, mam kilka pytań na temat wyboru wartości szybkości uczenia się. Czy szybkość uczenia się jest związana z kształtem gradientu błędu, ponieważ dyktuje on tempo opadania? Jeśli tak, w jaki sposób wykorzystujesz te ...


Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.