Me gustaría saber en qué se diferencian exactamente las recomendaciones basadas en el usuario y en el artículo. Define que Basado en el usuario : recomiende elementos buscando usuarios similares. Esto a menudo es más difícil de escalar debido a la naturaleza dinámica de los usuarios. Basado en...
Sé que Spark está completamente integrado con Scala. Su caso de uso es específicamente para grandes conjuntos de datos. ¿Qué otras herramientas tienen buen soporte de Scala? ¿Es Scala el más adecuado para conjuntos de datos más grandes? ¿O también es adecuado para conjuntos de datos más...
¿Prepararé mi LSTM si lo entreno a través del enfoque de ventana deslizante? ¿Por qué la gente no parece usarlo para LSTM? Para un ejemplo simplificado, suponga que tenemos que predecir la secuencia de caracteres: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z ¿Es malo (o mejor?) Si sigo...
La contribución a los proyectos de código abierto suele ser una buena forma de obtener algo de práctica para los novatos y probar una nueva área para científicos y analistas de datos con experiencia. ¿Qué proyectos aportas? Proporcione alguna introducción + enlace en
Tengo la siguiente CNN: Comienzo con una imagen de entrada de tamaño 5x5 Luego aplico convolución usando kernel 2x2 y stride = 1, que produce un mapa de características de tamaño 4x4. Luego aplico 2x2 max-pooling con stride = 2, que reduce el mapa de características al tamaño 2x2. Luego aplico...
Estoy usando Brain para entrenar una red neuronal en un conjunto de características que incluye valores positivos y negativos. Pero Brain requiere valores de entrada entre 0 y 1. ¿Cuál es la mejor manera de normalizar mis
He estudiado los tipos de funciones de activación para redes neuronales. Las funciones en sí son bastante sencillas, pero la diferencia de la aplicación no está del todo clara. Es razonable que se diferencie entre las funciones de tipo lógico y lineal, dependiendo de la salida binaria / continua...
Actualmente me estoy preparando para un examen en redes neuronales. En varios protocolos de exámenes anteriores, leí que las funciones de activación de las neuronas (en perceptrones multicapa) tienen que ser monótonas. Entiendo que las funciones de activación deben ser diferenciables, tener una...
¿En qué casos es mejor usar un árbol de decisión y otros casos un KNN? ¿Por qué usar uno de ellos en ciertos casos? ¿Y el otro en diferentes casos? (Al observar su funcionalidad, no el algoritmo) ¿Alguien tiene algunas explicaciones o referencias sobre
¿Hay algún paquete de aprendizaje automático para R que pueda hacer uso de la GPU para mejorar la velocidad de entrenamiento (algo así como theano del mundo python)? Veo que hay un paquete llamado gputools que permite la ejecución de código en la gpu, pero estoy buscando una biblioteca más...
¿Qué biblioteca estable de Python puedo usar para implementar modelos ocultos de Markov? Necesito que esté razonablemente bien documentado, porque nunca antes había usado este modelo. Alternativamente, ¿existe un enfoque más directo para realizar un análisis de series de tiempo en un conjunto de...
Estoy viendo este tutorial: https://www.dataquest.io/mission/75/improving-your-submission En la sección 8, que encuentra las mejores características, muestra el siguiente código. import numpy as np from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif predictors = ["Pclass", "Sex",...
¿Cuáles son las condiciones de datos que debemos tener en cuenta, donde los valores p pueden no ser la mejor manera de decidir la significación estadística? ¿Existen tipos de problemas específicos que caen en esta
Trabajo en una oficina donde SQL Server es la columna vertebral de todo lo que hacemos, desde el procesamiento de datos hasta la limpieza y el mung. Mi colega se especializa en escribir funciones complejas y procedimientos almacenados para procesar metódicamente los datos entrantes para que puedan...
Estoy tratando de crear una red neuronal utilizando series de tiempo como entrada, para entrenarla según el tipo de cada serie. Leí que usando RNNs puedes dividir la entrada en lotes y usar cada punto de la serie de tiempo en neuronas individuales y eventualmente entrenar la red. Sin embargo, lo...
Quiero entrenar a una CNN para el reconocimiento de imágenes. Las imágenes para entrenamiento no tienen un tamaño fijo. Quiero que el tamaño de entrada para el CNN sea 50x100 (alto x ancho), por ejemplo. Cuando cambio el tamaño de algunas imágenes de tamaño pequeño (por ejemplo, 32x32) al tamaño de...
Debido a varias maldiciones de dimensionalidad , la precisión y la velocidad de muchas de las técnicas predictivas comunes se degradan en datos de alta dimensión. ¿Cuáles son algunas de las técnicas / trucos / heurísticas más útiles que ayudan a manejar los datos de alta dimensión de manera...
Estoy entrenando una red neuronal convolucional para clasificar imágenes en condiciones de niebla (3 clases). Sin embargo, para cada una de aproximadamente 150,000 imágenes también tengo cuatro variables meteorológicas disponibles que podrían ayudar a predecir las clases de las imágenes. Me...
Estoy buscando hacer clusters de k-means en un conjunto de puntos de 10 dimensiones. El truco: hay 10 ^ 10 puntos . Estoy buscando solo el centro y el tamaño de los grupos más grandes (digamos de 10 a 100 grupos); No me importa en qué grupo termina cada punto. Usar k-means específicamente no es...
Tengo un conjunto de datos de usuarios que compran productos de un sitio web. Los atributos que tengo son la identificación del usuario, la región (estado) del usuario, la identificación de las categorías del producto, la identificación de las palabras clave del producto, la identificación de las...