Nauka danych training

2

Szkolenie RNN z przykładami różnych długości w Keras

Próbuję zacząć uczyć się o RNN i używam Keras. Rozumiem podstawowe założenie waniliowych warstw RNN i LSTM, ale mam problem ze zrozumieniem pewnej technicznej kwestii szkolenia. W dokumentacji keras napisano, że wejście do warstwy RNN musi mieć kształt (batch_size, timesteps, input_dim). Sugeruje to, że wszystkie przykłady treningu mają ustaloną długość …

61 python keras rnn training

4

Czy model powinien zostać ponownie przeszkolony, jeśli dostępne są nowe obserwacje?

Nie znalazłem więc żadnej literatury na ten temat, ale wydaje się, że warto coś przemyśleć: Jakie są najlepsze praktyki w szkoleniu i optymalizacji modeli, jeśli dostępne są nowe obserwacje? Czy jest jakiś sposób na określenie okresu / częstotliwości ponownego szkolenia modelu, zanim prognozy zaczną się obniżać? Czy przesadne jest optymalizowanie …

28 machine-learning predictive-modeling optimization training

4

Czy zawsze lepiej jest używać całego zestawu danych do szkolenia ostatecznego modelu?

Powszechną techniką po przeszkoleniu, sprawdzeniu poprawności i przetestowaniu preferowanego modelu uczenia maszynowego jest użycie pełnego zestawu danych, w tym podzestawu testowego, do wyszkolenia ostatecznego modelu w celu wdrożenia go, np. Produktu. Moje pytanie brzmi: czy zawsze tak jest najlepiej? Co jeśli wydajność faktycznie się pogorszy? Załóżmy na przykład, że model …

24 machine-learning dataset training accuracy

2

Jaka jest zaleta utrzymywania wielkości partii na poziomie 2?

Dlaczego podczas szkolenia modeli uczenia maszynowego czasami korzystne jest utrzymanie wielkości partii na poziomie 2? Pomyślałem, że najlepiej będzie użyć rozmiaru, który najlepiej pasuje do twojej pamięci / RAM GPU. Ta odpowiedź twierdzi, że dla niektórych pakietów moc 2 jest lepsza jako wielkość partii. Czy ktoś może podać szczegółowe wyjaśnienie …

18 machine-learning training

5

powiększ mapę cieplną dna morskiego

Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …

17 visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn

1

Czy konieczne jest próbkowanie warstwowe (losowy las, Python)?

Używam Pythona do uruchamiania losowego modelu lasu w moim niezrównoważonym zbiorze danych (zmienną docelową była klasa binarna). Podczas dzielenia zestawu danych szkoleniowych i testowych zastanawiałem się, czy zastosować próbkowanie warstwowe (jak pokazano w kodzie), czy nie. Do tej pory zauważyłem w moim projekcie, że rozwarstwiony przypadek doprowadziłby do wyższej wydajności …

14 machine-learning python random-forest sampling training

1

Ile komórek LSTM powinienem użyć?

Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning

Pytania otagowane jako training