«machine-learning» 태그된 질문

기계 학습 알고리즘 (기본 임의 포리스트 및 선형 회귀 유형 항목)으로 작업하는 약간의 자체 학습 지식이 있습니다. Keras와 함께 RNN을 배우기 시작했습니다. 일반적으로 재고 예측과 관련된 대부분의 예제를 살펴보면 기능 날짜가 1 열이고 출력이 다른 열이 아닌 여러 기능의 기본 예제를 찾을 수 없었습니다. 내가 빠뜨린 중요한 근본적인 것이 있습니까? …

27 machine-learning  neural-network  keras 

많은 양의 교육 데이터로 심층 모델을 학습하고 싶지만 데스크톱에는 이러한 풍부한 데이터로 심층 모델을 교육 할 수있는 기능이 없습니다. 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 교육하는 데 사용할 수있는 무료 클라우드 서비스가 있는지 알고 싶습니다. 또한 교육 결과를 추적 할 수있는 클라우드 서비스가 있는지 알고 싶습니다. 클라우드에 연결되어 있지 않아도 …

27 machine-learning  neural-network  deep-learning  cloud-computing 

다음과 같은 문장이 주어집니다. Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) 체육관 또는 체육관 이용이라는 단어를 식별하기 위해 어떤 일반적인 방법을 사용할 수 있습니까?

27 machine-learning  nlp  text-mining  data-cleaning 

나는 목록 인 입력을 가지고 있으며 출력은 입력 목록의 요소의 최대 값입니다. 기계 학습은 항상 입력에 존재하는 최대 입력 요소를 선택하는 기능을 배울 수 있습니까? 이것은 매우 기본적인 질문처럼 보이지만 기계 학습이 일반적으로 할 수있는 일에 대한 이해를 줄 수 있습니다. 감사!

26 machine-learning  deep-learning 

Keras를 사용하여 CNN을 배우기 시작했습니다. Theano 백엔드를 사용하고 있습니다. 값을 설정하는 방법을 이해하지 못합니다. batch_size, 에포크 당 단계, validation_steps. batch_size트레이닝 세트에 240,000 개의 샘플이 있고 테스트 세트에 80,000 개의 샘플이있는 경우 값 은 에포크 당 단계 및 검증 단계로 설정되어야합니까?

26 machine-learning  keras  cnn 

Facebook 응용 프로그램의 데이터베이스가 있으며 머신 러닝을 사용하여 Facebook 사이트의 선호도에 따라 사용자의 나이를 추정하려고합니다. 내 데이터베이스에는 세 가지 중요한 특성이 있습니다. 내 훈련 세트의 연령 분포 (총 사용자 수 12k)는 더 젊은 사용자 (예 : 27 세의 1157 명의 사용자와 65 세의 23 명의 사용자)로 비뚤어져 있습니다. 많은 사이트는 …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

두 Keras 모델을 단일 모델로 병합하려고 하는데이 작업을 수행 할 수 없습니다. 예를 들어 첨부 된 그림에서 치수 8 의 중간 레이어 를 가져 와서 모델 B 의 레이어 B 1 (차원 8의 입력)에 대한 입력으로 사용 하고 모델 A 와 모델 B 를 모두 단일 모델.A2A2A2B1B1B1BBBAAABBB 기능 모듈을 사용하여 …

25 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

나는 신경망의 초보자이며 두 가지 개념을 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 주어진 신경망이 갖는 중간 계층의 수를 어떻게 결정합니까? 1 대 10 또는 무엇이든. 각 중간 층의 뉴런 수를 어떻게 결정합니까? 각 중간 층에 동일한 수의 뉴런을 갖는 것이 권장됩니까, 아니면 응용에 따라 다릅니 까?

25 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning 

Google의 AlphaGo ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ) 에 대한 고급 요약을 읽었으며 '정책'이라는 용어를 발견했습니다. 네트워크 "및"값 네트워크 " 높은 수준에서 저는 정책 네트워크가 움직임을 제안하는 데 사용되고 가치 네트워크는 "검색 트리의 깊이를 줄이고 각 위치에서 승자를 검색하는 대신 검색 트리의 깊이를 줄이고 (추정)"하는 데 사용됩니다. 게임의 끝. " 이 두 네트워크는 …

25 machine-learning  reinforcement-learning 

Google의 word2vec 구현을 사용하여 명명 된 엔티티 인식 시스템을 구축하려고합니다. 구조를 통해 역 전파되는 재귀 신경망은 명명 된 엔티티 인식 작업에 적합하지만 해당 유형의 모델에 대한 적절한 구현 또는 적절한 자습서를 찾을 수는 없습니다. 비정형 코퍼스로 작업하고 있기 때문에 NLTK 및 이와 유사한 도구의 표준 NER 도구는 성능이 매우 떨어지며 …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

몇 가지 개념에 대해서는 명확하지 않았습니다. XGBoost는 약한 학습자를 강력한 학습자로 전환합니다. 이 작업의 장점은 무엇입니까? 단일 트리를 사용하는 대신 많은 약한 학습자를 결합? 랜덤 포레스트는 트리의 다양한 샘플을 사용하여 트리를 만듭니다. 단일 트리를 사용하는 대신이 방법의 장점은 무엇입니까?

25 machine-learning  data-mining  random-forest  decision-trees  xgboost 

나는 랜덤 포레스트에 대해 읽었지만 실제로 초과 피팅 문제에 대한 결정적인 대답을 찾을 수 없습니다. Breiman의 최초 논문에 따르면, 그들은 숲에서 나무의 수를 늘릴 때 과적 합해서는 안되지만 이것에 대해 합의가없는 것으로 보입니다. 이로 인해 문제에 대해 약간의 혼란이 생깁니다. 나보다 더 전문가 인 사람이 좀 더 구체적으로 대답하거나 문제를 …

24 machine-learning  random-forest 

이 주제에 대해 궁금한 점이 있으시면 도와 드리겠습니다. 저는 딥 러닝 분야에 처음 왔고, 튜토리얼을하면서 개념을 서로 연관 시키거나 구별 할 수는 없습니다.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

추천 시스템의 행렬 분해에 대해 배우고 있는데 용어가 latent features너무 자주 발생하지만 그 의미를 이해할 수 없습니다. 기능이 무엇인지 알고 있지만 잠재적 기능에 대한 아이디어를 이해하지 못합니다. 설명해 주시겠습니까? 아니면 적어도 내가 읽을 수있는 종이 / 장소를 가리켜 주시겠습니까?

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

선호하는 머신 러닝 모델을 교육, 검증 및 테스트 한 후의 일반적인 기술은 테스트 서브 세트를 포함한 전체 데이터 세트를 사용하여 최종 모델 ( 예 : 제품) 을 배포 하기 위해 학습 하는 것입니다. 내 질문은 : 항상 그렇게하는 것이 최선입니까? 실제로 성능이 저하되면 어떻게됩니까? 예를 들어, 테스트 하위 세트를 분류 …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy