Ciencia de los datos

Recientemente leí Redes totalmente convolucionales para la segmentación semántica por Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. No entiendo qué hacen las "capas deconvolucionales" / cómo funcionan. La parte relevante es 3.3. El muestreo ascendente es una convolución hacia atrás Otra...

Uno de los problemas comunes en la ciencia de datos es reunir datos de varias fuentes en un formato de alguna manera limpio (semi-estructurado) y combinar métricas de varias fuentes para hacer un análisis de nivel superior. Al observar el esfuerzo de otras personas, especialmente otras preguntas en...

Mi conjunto de datos contiene varios atributos numéricos y uno categórico. Decir NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, donde CategoricalAttrtiene uno de los tres valores posibles: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2o CategoricalAttrValue3. Estoy usando la...

Sé que hay una posibilidad en Keras con el class_weightsdiccionario de parámetros al ajuste, pero no he podido encontrar ningún ejemplo. ¿Alguien tan amable de proporcionar uno? Por cierto, en este caso, la práctica adecuada es simplemente ponderar a la clase minoritaria proporcionalmente a su...

Estoy usando redes neuronales para resolver diferentes problemas de aprendizaje automático. Estoy usando Python y pybrain pero esta biblioteca está casi descontinuada. ¿Hay otras buenas alternativas en

En referencia a las notas del curso de Stanford sobre Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual , un párrafo dice: "Desafortunadamente, las unidades ReLU pueden ser frágiles durante el entrenamiento y pueden" morir ". Por ejemplo, un gran gradiente que fluye a través de una...

En MNIST For ML Beginners definen la entropía cruzada como Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) yiyiy_i es el valor de probabilidad pronosticado para la clase e es la probabilidad real para esa clase.y ′ iiiiy′iyi′y_i' Pregunta 1 ¿No es un...

Soy novato en la ciencia de datos y no entiendo la diferencia entre fity fit_transformmétodos en scikit-learn. ¿Alguien puede simplemente explicar por qué podríamos necesitar transformar los datos? ¿Qué significa ajustar el modelo en los datos de entrenamiento y transformarlos en datos de prueba?...

Estoy probando una configuración de clasificación multiclase con 3 clases. La distribución de clases está sesgada con la mayoría de los datos que caen en 1 de las 3 clases. (las etiquetas de clase son 1,2,3, con un 67,28% de los datos en la etiqueta de clase 1, 11,99% de datos en la clase 2 y...

Estoy empezando a desarrollar una aplicación de aprendizaje automático para fines académicos. Actualmente estoy usando R y entrenándome en ello. Sin embargo, en muchos lugares, he visto personas que usan Python . ¿Qué utilizan las personas en la academia y la industria, y cuál es la...

He estado creando modelos con datos categóricos durante un tiempo y, en esta situación, básicamente uso la función LabelEncoder de scikit-learn para transformar estos datos antes de construir un modelo. Entiendo la diferencia entre OHE, LabelEncodery DictVectorizoren términos de lo que están...

La diferencia clave entre un GRU y un LSTM es que un GRU tiene dos compuertas ( restablecer y actualizar compuertas) mientras que un LSTM tiene tres compuertas (es decir , compuertas de entrada , salida y olvido ). ¿Por qué hacemos uso de GRU cuando claramente tenemos más control en la red a...

Mucha gente usa el término big data de una manera bastante comercial , como un medio de indicar que grandes conjuntos de datos están involucrados en el cálculo y, por lo tanto, las posibles soluciones deben tener un buen rendimiento. Por supuesto, big data siempre lleva términos asociados, como...

Actualmente estoy trabajando en implementar el Descenso de gradiente estocástico SGD, para redes neuronales que usan propagación hacia atrás, y aunque entiendo su propósito, tengo algunas preguntas sobre cómo elegir valores para la tasa de aprendizaje. ¿La tasa de aprendizaje está relacionada con...

Al escribir un artículo / hacer una presentación sobre un tema que trata sobre redes neuronales, generalmente se visualiza la arquitectura de redes. ¿Cuáles son las formas buenas / simples de visualizar arquitecturas comunes

He construido mi modelo. Ahora quiero dibujar el diagrama de arquitectura de red para mi trabajo de investigación. El ejemplo se muestra a

Estoy tratando de ejecutar SVR usando scikit learn (python) en un conjunto de datos de entrenamiento que tiene 595605 filas y 5 columnas (características) y un conjunto de datos de prueba que tiene 397070 filas. Los datos han sido preprocesados ​​y regularizados. Puedo ejecutar con éxito los...

Recién estoy comenzando con algo de aprendizaje automático, y hasta ahora he estado lidiando con la regresión lineal sobre una variable. He aprendido que hay una hipótesis, que es: hθ( x ) = θ0 0+ θ1Xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Para encontrar buenos valores para los parámetros y θ...

He estado usando pandas por bastante tiempo. Pero, no entendí cuál es la diferencia entre isna()y isnull()en los pandas. Y, lo que es más importante, cuál usar para identificar los valores faltantes en el marco de datos. ¿Cuál es la diferencia básica subyacente de cómo se detecta un valor como nao...

He estado usando SQL desde 1996, por lo que puedo estar sesgado. He usado MySQL y SQLite 3 ampliamente, pero también he usado Microsoft SQL Server y Oracle. La gran mayoría de las operaciones que he visto con Pandas se pueden hacer más fácilmente con SQL. Esto incluye filtrar un conjunto de datos,...