En python sklearn, hay múltiples algoritmos (por ejemplo, regresión, bosque aleatorio ... etc.) que tienen el parámetro class_weight para manejar datos no balanceados. Sin embargo, no encuentro dicho parámetro para los algoritmos MLLib. ¿Existe un plan para implementar class_weight para algún...
Soy un estudiante de aprendizaje automático, y en estos días estaba tratando de aprender a usar la biblioteca TensorFlow. He revisado varios tutoriales y pruebas y errores con Tensorflow, y pensé que la mejor forma de aprenderlo de verdad sería utilizarlo en un pequeño proyecto propio. He decidido...
Recientemente he aprendido cómo funcionaría una red neuronal vainilla, con un número dado de entradas, nodos ocultos y el mismo número de salidas que las entradas. He estado mirando varias publicaciones relacionadas con la red neuronal recurrente, y entiendo el concepto detrás de ella, pero no...
Soy un graduado de B.Sc. Uno de mis cursos fue 'Introducción al aprendizaje automático', y siempre quise hacer un proyecto personal en este tema. Recientemente escuché sobre diferentes entrenamientos de IA para jugar juegos como Mario, Go, etc. ¿Qué conocimiento necesito adquirir para entrenar un...
Encontré paquetes que se utilizan para calcular la "Ganancia de información" para seleccionar los atributos principales en el Árbol de decisiones C4.5 y traté de usarlos para calcular la "Ganancia de información". Pero los resultados del cálculo de cada paquete son diferentes como el código a...
Estoy buscando una buena explicación de cómo funcionan las convoluciones en el aprendizaje profundo cuando se aplican a imágenes multicanal. Por ejemplo, supongamos que tengo una imagen de 100 x 100 píxeles con tres canales, RGB. El tensor de entrada tendría entonces dimensiones de 100 x 100 x...
Estoy trabajando en un conjunto de datos con etiquetas binarias altamente desequilibradas, donde el número de etiquetas verdaderas es solo del 7% de todo el conjunto de datos. Pero alguna combinación de características podría producir un número de unidades superior al promedio en un...
Cómo usar Naive Bayes para la clasificación de texto de etiquetas múltiples en R. Intenté usar naiveBayes () de la biblioteca e1071 pero parece que durante el entrenamiento, no acepta variables de clase de etiquetas múltiples. Creé TermDocumentMatrix usando el corpus de documentos de texto e...
Estoy usando el paquete Kerasen R para hacer una red neuronal. ¿Cómo puedo extraer el resultado de una capa oculta? Encontré un ejemplo en Python, pero es que no tengo idea de cómo hacerlo en
Tengo los siguientes datos para un pequeño proyecto paralelo. Es de un acelerómetro colocado encima de una lavadora / secadora y me gustaría que me avise cuando la máquina haya terminado. x son los datos de entrada (movimiento x / y / z como un valor), y es la etiqueta de encendido /...
Tengo una red neuronal simple (NN) para la clasificación MNIST. Incluye 2 capas ocultas, cada una con 500 neuronas. Por lo tanto, las dimensiones de la NN son: 784-500-500-10. ReLU se usa en todas las neuronas, softmax se usa en la salida y la función de pérdida es la entropía cruzada. Lo que me...
Sé que Polynomial Logistic Regressionpuede aprender fácilmente datos típicos como la siguiente imagen: Me preguntaba si los siguientes dos datos también se pueden aprender usando o no. Polynomial Logistic Regression Supongo que tengo que agregar más explicaciones. Asume la primera forma....
Entrené una red convolucional para clasificar las imágenes de un componente mecánico como buenas o defectuosas. Aunque la precisión de la prueba fue alta, me di cuenta de que el modelo funcionó mal en imágenes que tenían una iluminación ligeramente diferente. Las características que estoy tratando...
Tengo un gran conjunto de datos y una similitud de coseno entre ellos. Me gustaría agruparlos usando la similitud de coseno que reúne objetos similares sin necesidad de especificar de antemano el número de grupos que espero. Leí la documentación de sklearn de DBSCAN y Affinity Propagation, donde...
¿Cuál es la mejor función de coste para entrenar a un red neural para llevar a cabo la regresión ordinal , es decir, para predecir un resultado cuyo valor existe en una escala arbitraria donde sólo la ordenación relativa entre diferentes valores es significativa (por ejemplo: para predecir qué el...
Suponga que tiene un archivo de video cuyo orden de píxeles se ha barajado una vez. Es decir, un orden aleatorio se definió una vez y se aplicó a todos los marcos. ¿Existe algún enfoque conocido para recuperar el orden inicial de píxeles? Tengo algunas ideas sobre cómo recuperar la topología...
En el documento Normalización de lotes: aceleración de la capacitación en redes profundas mediante la reducción del cambio de covariable interno ( aquí ) Antes de explicar el proceso de normalización de lotes, el documento intenta explicar los problemas relacionados con (no entiendo cuál es el...
Me gustaría saber la diferencia en términos de aplicaciones (por ejemplo, ¿cuál es la detección de fraude con tarjeta de crédito?) Y en términos de técnicas utilizadas. Documentos de ejemplo que definen la tarea serían
¿Cómo se entrena la capa de incrustación en la capa de incrustación de Keras? (por ejemplo, usando el backend de tensorflow, lo que significa que es similar a word2vec, glove o fasttext) Supongamos que no utilizamos una incrustación
He estado construyendo algunos modelos para un proyecto, pero no puedo entender los algoritmos matemáticos de Adagrad y Adadelta. Entiendo cómo funciona el descenso de gradiente de vainilla y he escrito un código para que funcione correctamente. Estaré agradecido si alguien me explica estas dos...