데이터 과학

휴무 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 삼년 전에 . 25 가지 기능을 갖춘 가상의 데이터 세트를 작업 중입니다. 두 가지 특징은 장소의 위도 및 경도이며, 다른 …

18 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

나는 신경망에 익숙하지 않지만 선형 대수와 컨볼 루션 수학을 꽤 잘 이해합니다. 숫자를 인식하기 위해 MNIST 데이터로 Keras 컨볼 루션 NN을 훈련하기 위해 인터넷의 여러 곳에서 찾은 예제 코드를 이해하려고합니다. 컨볼 루션 레이어를 만들 때 입력에 적용 할 필터 또는 필터 세트를 지정해야합니다. 그러나 내가 찾은 세 가지 샘플은 모두 …

18 convnet  keras 

나는 잠시 동안 신경망을 사용하고 있습니다. 그러나 내가 끊임없이 어려움을 겪고있는 한 가지는 네트워크 교육을위한 최적화 프로그램을 선택하는 것입니다 (backprop 사용). 내가 일반적으로하는 것은 하나 (예 : 표준 SGD)로 시작한 다음 다른 사람들을 거의 임의로 시도합니다. 좋은 옵티 마이저를 찾는 더 나은 (그리고 덜 무작위적인) 접근법이 있는지 궁금합니다. SGD (운동량 …

18 neural-network  optimization  backpropagation 

용지 회선에 깊은 가서는 원래 처음 모듈을 포함하는 GoogleNet 설명 : 시작 v2 로의 변경은 5x5 컨볼 루션을 두 개의 연속적인 3x3 컨볼 루션으로 대체하고 풀링을 적용했다는 것입니다. Inception v2와 Inception v3의 차이점은 무엇입니까?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

일부 변수가 열 대신 행으로 표시되는 Kaggle 과제를 수행 중입니다 (Telstra Network Disruption). 현재 R tidyr 도구에서 찾을 수있는 gather (), detach () 및 spread ()와 동등한 항목을 찾고 있습니다.

18 r  python  dataset  data-cleaning  pandas 

Keras RNN Tutorial : " RNN 은 까다 롭습니다. 배치 크기 선택이 중요하고, 손실 및 최적화 선택이 중요합니다. 일부 구성은 수렴되지 않습니다." 따라서 이것은 Keras에서 LSTM-RNN의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 것에 대한 일반적인 질문입니다. RNN에 가장 적합한 매개 변수를 찾는 방법에 대해 알고 싶습니다. Keras 'Github 에서 IMDB 예제로 시작했습니다 . …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

소매점을 가지고 있고 1 분마다 얼마나 많은 사람들이 매장에 들어 왔는지 측정하고 그 데이터를 타임 스탬프하는 경우 미래의 발 트래픽을 어떻게 예측할 수 있습니까? 머신 러닝 알고리즘을 살펴 봤지만 어느 알고리즘을 사용해야할지 잘 모르겠습니다. 내 테스트 데이터에서 KNN과 같이 시도한 다른 것들과 비교할 때 해마다 매년 추세가 더 정확합니다 (현명한 …

18 machine-learning  time-series 

내 수업에서는 이미지의 객체가 phylum porifera (seasponge) 또는 다른 객체의 예인지 여부를 결정하기 위해 두 개의 분류자를 사용하여 응용 프로그램을 만들어야합니다. 그러나 파이썬에서 기능 추출 기술과 관련하여 완전히 잃어 버렸습니다. 조언자는 수업 시간에 다루지 않은 이미지를 사용하도록 설득했습니다. 누구든지 의미있는 문서 나 독서를 지시하거나 고려할 방법을 제안 할 수 있습니까?

18 python  feature-extraction  image-recognition 

나는 S1과 S2의 두 문장을 가지고 있는데, 둘 다 단어 수가 (일반적으로) 15 미만입니다. 구현하기 쉬운 가장 실질적으로 유용하고 성공적인 (머신 러닝) 알고리즘은 무엇입니까 (아키텍처가 Google Inception 등과 같이 복잡하지 않으면 신경망은 괜찮습니다). 너무 많은 시간을 투자하지 않고 잘 작동하는 알고리즘을 찾고 있습니다. 성공적이고 사용하기 쉬운 알고리즘이 있습니까? 이는 클러스터링 …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

Andrew Ng (안타깝게도 더 이상 찾을 수없는 비디오)에서 딥 러닝 문제에서 로컬 최소값에 대한 이해가 이제 고차원 공간에서 문제가 적은 것으로 간주된다는 의미에서 어떻게 변화했는지에 대한 이야기를 들었습니다. 딥 러닝) 임계점은 로컬 최소값보다 안 장점 또는 고원 일 가능성이 높습니다. 나는 "모든 지역 최소값이 세계 최소값"이라는 가정에 대해 논의한 논문 …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

주제 모델링을 수행하기 전에 중지 단어를 제거하려고합니다. 나는 어떤 부정 단어들도 (아무것도 아닌 등) 보통 중지 단어로 간주됩니다. 예를 들어, NLTK, spacy 및 sklearn은 중지 단어 목록에 "not"을 포함합니다. 그러나 아래 문장에서 "not"을 제거하면 의미가 상실되어 주제 모델링이나 감정 분석에 정확하지 않습니다. 1). StackOverflow is helpful => StackOverflow helpful 2). …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

200 치수 ( doc2vec)를 가진 거의 백만 개의 벡터에서 차원 축소를하고 싶습니다 . 모듈 TSNE에서 구현을 사용 sklearn.manifold하고 있으며 주요 문제는 시간 복잡성입니다. 로도 method = barnes_hut계산 속도는 여전히 느립니다. 언젠가는 심지어 메모리가 부족합니다. 130G RAM의 48 코어 프로세서에서 실행 중입니다. 병렬로 실행하거나 많은 리소스를 사용하여 프로세스 속도를 높이는 방법이 …

18 python  bigdata  nlp  scikit-learn  dimensionality-reduction 

I가 겪고있는 BERT 종이 사용 겔루 (가우스 오류 선형 단위) 와 같은 상태 방정식 이는GELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x).GELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x). GELU(x) = xP(X ≤ x) = xΦ(x).0.5x(1+tanh[2/π−−−√(x+0.044715x3)])0.5x(1+tanh[2/π(x+0.044715x3)])0.5x(1 + tanh[\sqrt{ 2/π}(x + 0.044715x^3)]) 방정식을 단순화하고 대략적인 방법을 설명해 주시겠습니까?

18 activation-function  bert  mathematics 

신경망에서 시그 모이 드 함수의 미분의 역할을 이해하려고합니다. 먼저 시그 모이 드 함수와 파이썬을 사용하여 정의에서 모든 점의 파생을 플로팅합니다. 이 파생 상품의 역할은 정확히 무엇입니까? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return (sigmoid(x+step) - sigmoid(x)) / …

18 machine-learning  neural-network 

Keras의 훈련 기간 val_loss과 loss훈련 기간 의 차이점은 무엇입니까 ? 예 : Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 일부 사이트에서 유효성 검사시 드롭 아웃이 작동하지 않는다는 것을 읽었습니다.

18 machine-learning  deep-learning  keras