Programowanie machine-learning

6

W jaki sposób Apple znajduje daty, godziny i adresy w wiadomościach e-mail?

W kliencie poczty e-mail na iOS, gdy wiadomość e-mail zawiera datę, godzinę lub lokalizację, tekst staje się hiperłączem i można utworzyć spotkanie lub spojrzeć na mapę, po prostu dotykając łącza. Działa nie tylko w przypadku wiadomości e-mail w języku angielskim, ale także w innych językach. Uwielbiam tę funkcję i chciałbym …

131 machine-learning nlp information-extraction named-entity-recognition

3

Dlaczego jedno kodowanie na gorąco poprawia wydajność uczenia maszynowego?

Zauważyłem, że gdy kodowanie One Hot jest używane na określonym zestawie danych (macierzy) i używane jako dane uczące do uczenia algorytmów, daje znacznie lepsze wyniki w odniesieniu do dokładności przewidywania, w porównaniu z użyciem samej oryginalnej macierzy jako danych uczących. Jak następuje ten wzrost wydajności?

129 machine-learning data-mining scikit-learn data-analysis

4

Intuicyjne zrozumienie konwolucji 1D, 2D i 3D w konwolucyjnych sieciach neuronowych

Czy ktoś mógłby jasno wyjaśnić na przykładach różnicę między konwolucjami 1D, 2D i 3D w konwolucyjnych sieciach neuronowych (w uczeniu głębokim)?

127 machine-learning deep-learning signal-processing conv-neural-network convolution

6

Jaka jest różnica między krokami a epokami w TensorFlow?

W większości modeli występuje parametr steps określający liczbę kroków potrzebnych do uruchomienia danych . Jednak widzę, że w większości praktycznych zastosowań wykonujemy również funkcję dopasowania N epok . Jaka jest różnica między uruchomieniem 1000 kroków w 1 epoce a przebiegiem 100 kroków z 10 epoką? Który z nich jest lepszy …

125 machine-learning tensorflow

3

Python - Czym dokładnie jest sklearn.pipeline.Pipeline?

Nie wiem, jak to sklearn.pipeline.Pipelinedokładnie działa. W dokumencie znajduje się kilka wyjaśnień . Na przykład co oznaczają przez: Potok przekształceń z estymatorem końcowym. Aby wyjaśnić moje pytanie, co to jest steps? Jak oni pracują? Edytować Dzięki odpowiedziom mogę wyjaśnić moje pytanie: Kiedy wywołuję pipeline i przechodzę, jako kroki, dwa transformatory …

118 python machine-learning scikit-learn neuraxle

6

biblioteki uczenia maszynowego w C # [zamknięte]

W obecnym stanie to pytanie nie pasuje do naszego formatu pytań i odpowiedzi. Oczekujemy, że odpowiedzi będą poparte faktami, referencjami lub ekspertyzą, ale to pytanie prawdopodobnie będzie wymagało debaty, argumentów, ankiet lub rozszerzonej dyskusji. Jeśli uważasz, że to pytanie można poprawić i ewentualnie ponownie otworzyć, odwiedź centrum pomocy, aby uzyskać …

116 c# machine-learning

12

Jak mogę uruchomić Tensorboard na zdalnym serwerze?

Jestem nowy w Tensorflow i bardzo skorzystam na wizualizacjach tego, co robię. Rozumiem, że Tensorboard jest przydatnym narzędziem do wizualizacji, ale jak uruchomić go na moim zdalnym komputerze Ubuntu?

116 tensorflow machine-learning data-visualization remote-access tensorboard

9

Google Colaboratory: wprowadzające w błąd informacje o jego GPU (tylko 5% pamięci RAM dostępne dla niektórych użytkowników)

aktualizacja: to pytanie jest związane z „Ustawieniami notebooka: Akcelerator sprzętowy: GPU” Google Colab. To pytanie zostało napisane przed dodaniem opcji „TPU”. Czytając wiele podekscytowanych ogłoszeń o Google Colaboratory dostarczającym darmowy procesor graficzny Tesla K80, próbowałem działać szybko. A lekcja na ten temat, aby nigdy się nie skończyła - szybko zabrakło …

111 python machine-learning gpu ram google-colaboratory

8

Jakie jest intuicyjne wyjaśnienie techniki maksymalizacji oczekiwań? [Zamknięte]

Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Popraw to pytanie Maksymalizacja oczekiwań (EM) jest rodzajem probabilistycznej metody klasyfikacji danych. Proszę poprawić mnie, …

109 machine-learning cluster-analysis data-mining mathematical-optimization expectation-maximization

5

Jaka jest rola „Spłaszczenia” w Keras?

Próbuję zrozumieć rolę tej Flattenfunkcji w Keras. Poniżej znajduje się mój kod, który jest prostą siecią dwuwarstwową. Pobiera dwuwymiarowe dane kształtu (3, 2) i generuje jednowymiarowe dane kształtu (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) y …

109 machine-learning tensorflow neural-network deep-learning keras

4

Jak obliczyć precyzję, odtworzenie, dokładność i wynik f1 dla przypadku wieloklasowego za pomocą narzędzia Scikit Learn?

Pracuję nad problemem analizy nastrojów, dane wyglądają następująco: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 Więc moje dane są niezrównoważone, ponieważ 1190 instancessą oznaczone 5. Do klasyfikacji używam SVC firmy scikit . Problem polega na tym, że nie wiem, jak zrównoważyć moje dane we właściwy …

109 python machine-learning nlp artificial-intelligence scikit-learn

9

Czy ktoś może mi wyjaśnić StandardScaler?

Nie rozumiem strony z StandardScalerdokumentacją sklearn. Czy ktoś może mi to wyjaśnić w prostych słowach?

109 python machine-learning scikit-learn scaling standardized

2

Wiele do jednego i wiele do wielu przykładów LSTM w Keras

Próbuję zrozumieć LSTM i jak je zbudować za pomocą Keras. Dowiedziałem się, że są zasadniczo 4 tryby do uruchomienia RNN (4 właściwe na zdjęciu) Źródło obrazu: Andrej Karpathy Teraz zastanawiam się, jak wyglądałby minimalistyczny fragment kodu dla każdego z nich w Keras. Więc coś w stylu model = Sequential() model.add(LSTM(128, …

108 machine-learning neural-network deep-learning keras recurrent-neural-network

9

Dlaczego wagi sieci neuronowych powinny być inicjalizowane liczbami losowymi? [Zamknięte]

Zamknięte. To pytanie nie spełnia wytycznych dotyczących przepełnienia stosu . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było na temat przepełnienia stosu. Zamknięte 5 dni temu . Popraw to pytanie Próbuję zbudować sieć neuronową od podstaw. W całej literaturze dotyczącej sztucznej inteligencji panuje zgoda co do …

105 machine-learning neural-network artificial-intelligence mathematical-optimization gradient-descent

4

wielowarstwowa architektura perceptronu (MLP): kryteria wyboru liczby warstw ukrytych i rozmiaru warstwy ukrytej?

Jeśli mamy 10 wektorów własnych, to możemy mieć 10 węzłów neuronowych w warstwie wejściowej. Jeśli mamy 5 klas wyjściowych, to możemy mieć 5 węzłów w warstwie wyjściowej, ale jakie są kryteria wyboru liczby ukrytych warstw w MLP i ile neuronów węzły w 1 ukrytej warstwie?

104 machine-learning neural-network deep-learning perceptron

Pytania otagowane jako machine-learning