Estoy comenzando un proyecto donde la tarea es identificar los tipos de zapatillas a partir de imágenes. Actualmente estoy leyendo las implementaciones de TensorFlow y Torch . Mi pregunta es: ¿cuántas imágenes por clase se requieren para alcanzar un rendimiento de clasificación razonable?...
Entiendo que los métodos de compresión pueden dividirse en dos conjuntos principales: global local El primer conjunto funciona independientemente de los datos que se procesan, es decir, no dependen de ninguna característica de los datos y, por lo tanto, no necesitan realizar ningún...
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time...
Actualmente estoy usando varios clasificadores diferentes en varias entidades extraídas del texto, y uso la precisión / recuperación como un resumen de qué tan bien se desempeña cada clasificador por separado en un conjunto de datos dado. Me pregunto si hay una manera significativa de comparar el...
Estaba estudiando la posibilidad de clasificar el sonido (por ejemplo, sonidos de animales) usando espectrogramas. La idea es utilizar redes neuronales convolucionales profundas para reconocer segmentos en el espectrograma y generar una (o muchas) etiquetas de clase. Esta no es una idea nueva (ver,...
Necesito ayuda sobre cuál debería ser mi próximo paso en un algoritmo que estoy diseñando. Debido a los NDA, no puedo revelar mucho, pero intentaré ser genérico y comprensible. Básicamente, después de varios pasos en los algoritmos, tengo esto: Para cada cliente que tengo y los eventos que...
Para experimentar, nos gustaría usar el Emoji incorporado en muchos Tweets como datos de verdad / entrenamiento básicos para un simple análisis cuantitativo de opiniones. Los tweets generalmente no están estructurados para que la PNL funcione bien. De todos modos, hay 722 Emoji en Unicode 6.0, y...
Voy a clasificar documentos de texto no estructurados, es decir, sitios web de estructura desconocida. El número de clases a las que estoy clasificando es limitado (en este momento, creo que no hay más de tres). ¿Alguien tiene una sugerencia de cómo podría comenzar? ¿Es factible aquí el enfoque de...
La mayoría de los modelos avanzados de aprendizaje profundo como VGG, ResNet, etc. requieren imágenes cuadradas como entrada, generalmente con un tamaño de píxel de .224x224224x224224x224 ¿Hay alguna razón por la cual la entrada tiene que tener la misma forma, o puedo construir un modelo de...
Tengo 2 conjuntos de datos, uno con instancias positivas de lo que me gustaría detectar y otro con instancias sin etiquetar. ¿Qué métodos puedo usar? Como ejemplo, supongamos que queremos entender detectar correo electrónico no deseado en función de algunas características de correo electrónico...
Tengo un conjunto de datos que tiene un atributo de clase binaria. Hay 623 instancias con clase +1 (cáncer positivo) y 101,671 instancias con clase -1 (cáncer negativo). He probado varios algoritmos (Naive Bayes, Random Forest, AODE, C4.5) y todos ellos tienen relaciones inaceptables de falsos...
Estoy tratando de usar CNN (red neuronal convolucional) para clasificar documentos. CNN para textos cortos / oraciones ha sido estudiado en muchos artículos. Sin embargo, parece que ningún documento ha utilizado CNN para textos o documentos largos. Mi problema es que hay demasiadas características...
¿Cómo optimizaría un pre-entrenado neural network para aplicarlo a un problema separado? ¿Agregaría más capas al modelo previamente entrenado y lo probaría en su conjunto de datos? Por ejemplo, si la tarea fuera utilizar una CNN para clasificar grupos de fondos de pantalla , estoy seguro de que no...
Estoy leyendo SVMy me he enfrentado al punto de que los no kernelized SVMsno son más que separadores lineales. Por lo tanto, ¿es la única diferencia entre una SVMregresión logística y el criterio para elegir el límite? Aparentemente, SVMelige el clasificador de margen máximo y la regresión...
La siguiente pregunta que se muestra en la imagen se hizo durante uno de los exámenes recientemente. No estoy seguro de haber entendido correctamente el principio de Navaja de Occam o no. De acuerdo con las distribuciones y los límites de decisión dados en la pregunta y siguiendo la Navaja de...
Quiero hacer una predicción del resultado de las elecciones parlamentarias. Mi salida será el% que recibe cada parte. Hay más de 2 partes, por lo que la regresión logística no es una opción viable. Podría hacer una regresión separada para cada parte, pero en ese caso los resultados serían de alguna...
Muchas veces he analizado un conjunto de datos en el que realmente no podría hacer ningún tipo de clasificación. Para ver si puedo obtener un clasificador, generalmente he usado los siguientes pasos: Genere diagramas de caja de etiqueta contra valores numéricos. Reduce la dimensionalidad a 2 o 3...
Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...
Por lo tanto, tenemos el potencial para una aplicación de aprendizaje automático que se adapte bastante bien al dominio del problema tradicional resuelto por los clasificadores, es decir, tenemos un conjunto de atributos que describen un elemento y un "cubo" en el que terminan. Sin embargo, en...
Tengo un conjunto de datos que contiene ~ 100,000 muestras de 50 clases. He estado usando SVM con un núcleo RBF para entrenar y predecir nuevos datos. Sin embargo, el problema es que el conjunto de datos está sesgado hacia diferentes clases. Por ejemplo, Clase 1 - 30 (~ 3% cada uno), Clase 31 - 45...