Soy nuevo en TensorFlow y necesito comprender las capacidades y las deficiencias de TensorFlow antes de poder usarlo. Sé que es un marco de aprendizaje profundo, pero aparte de lo que otros algoritmos de aprendizaje automático podemos usar con el flujo de tensor. Por ejemplo, ¿podemos usar SVM o...
Soy muy nuevo en el aprendizaje profundo y estoy particularmente interesado en saber qué son LSTM y BiLSTM y cuándo usarlos (áreas principales de aplicación). ¿Por qué LSTM y BILSTM son más populares que RNN? ¿Podemos usar estas arquitecturas de aprendizaje profundo en problemas no...
Estas dos operaciones de convolución son muy comunes en el aprendizaje profundo en este momento. Leí sobre la capa convolucional dilatada en este artículo: WAVENET: UN MODELO GENERATIVO PARA AUDIO CRUDO y De-convolution se encuentra en este documento: Redes completamente convolucionales para la...
Estoy haciendo una red neuronal simple usando tensorflow, con los datos que recopilé yo mismo, sin embargo, no está cooperando: PI se ha encontrado con un error que no puedo solucionar o encontrar la solución y me encantaría su ayuda. El mensaje de error: TypeError: el argumento Fetch...
Me gustaría ejecutar algún modelo de aprendizaje automático como bosque aleatorio, aumento de gradiente o SVM en mi conjunto de datos. Hay más de 200 variables predictoras en mi conjunto de datos y mis clases objetivo son una variable binaria. ¿Necesito ejecutar la selección de características...
Estoy un poco confundido por la diferencia entre los términos "Machine Learning" y "Deep Learning". Lo busqué en Google y leí muchos artículos, pero todavía no me queda muy claro. Una definición conocida de Machine Learning por Tom Mitchell es: Un programa informático se dice que aprender de la...
Construí una red neuronal artificial en Python usando la función de optimización scipy.optimize.minimize (gradiente conjugado). Implementé la verificación de gradiente, verifiqué todo, etc., y estoy bastante seguro de que funciona correctamente. Lo he ejecutado varias veces y llega a...
Estoy trabajando en un sistema de detección de fraude. En este campo, aparecen nuevos fraudes regularmente, por lo que se deben agregar nuevas características al modelo de manera continua. Me pregunto cuál es la mejor manera de manejarlo (desde la perspectiva del proceso de desarrollo)....
Advertencia: soy un principiante completo cuando se trata de aprendizaje automático, pero estoy ansioso por aprender. Tengo un gran conjunto de datos y estoy tratando de encontrar un patrón en él. Es posible que exista / no una correlación entre los datos, ya sea con variables conocidas o con...
Estoy buscando paquetes (ya sea en python, R o un paquete independiente) para realizar el aprendizaje en línea para predecir datos de existencias. Encontré y leí sobre Vowpal Wabbit ( https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki ), lo cual parece ser bastante prometedor, pero me pregunto si...
Soy nuevo en ML y TensorFlow (comencé hace unas horas), y estoy tratando de usarlo para predecir los próximos puntos de datos en una serie de tiempo. Estoy tomando mi entrada y haciendo esto con ella: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7...
Estoy buscando un sitio web o libro donde se dan varios ejemplos prácticos paso a paso, explicando cómo eligen las características relevantes, el procedimiento de selección del modelo,
Ya tengo una implementación para un solo agente que trabaja en un problema de fijación de precios dinámico con el objetivo de maximizar los ingresos. Sin embargo, el problema con el que estoy trabajando implica varios productos diferentes que son reemplazos entre sí, por lo que el precio dinámico...
Entiendo cómo se usa un modelo oculto de Markov en secuencias genómicas, como la búsqueda de un gen. Pero no entiendo cómo llegar a un modelo particular de Markov. Quiero decir, ¿cuántos estados debe tener el modelo? ¿Cuántas transiciones posibles? ¿Debería el modelo tener un bucle? ¿Cómo sabrían...
Es muy común en los recomendadores que tengamos datos de productos del usuario que tengan una etiqueta como, por ejemplo, "clic". Para aprender el modelo, necesito datos de clic y sin clic. El enfoque más simple para generar es tomar pares de productos de usuario que no se encuentran en los datos...
Digamos que estamos prediciendo las ventas de una tienda y mis datos de entrenamiento tienen dos conjuntos de características: Uno sobre las ventas de la tienda con las fechas (el campo "Tienda" no es único) Uno sobre los tipos de tienda (el campo "Tienda" es único aquí) Entonces la matriz se...
Me asignaron esta tarea para analizar los registros del servidor de nuestra aplicación que contiene registros de excepciones, registros de eventos, registros de base de datos, etc. Soy nuevo en el aprendizaje automático, utilizamos Spark con búsqueda elástica y Sparks MLlib (o PredictionIO) .Un...
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy...
Me pregunto cómo interpretar una arquitectura recurrente en un contexto EEG. Específicamente, estoy pensando en esto como una CNN recurrente (a diferencia de arquitecturas como LSTM), pero tal vez también se aplique a otros tipos de redes recurrentes Cuando leo sobre R-CNN, generalmente se...
Me gustaría poder estimar si un modelo propuesto es lo suficientemente pequeño como para ser entrenado en una GPU con una cantidad dada de memoria Si tengo una arquitectura CNN simple como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, con relleno (supongo que en realidad son 3x3x3 dada la profundidad...