Ciencia de los datos

Acabo de construir esta red neuronal LSTM con Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

¿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 funcionaría …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

Acabo de completar el aprendizaje automático para el curso R en cognitivoclass.ai y he comenzado a experimentar con bosques aleatorios. He hecho un modelo usando la biblioteca "randomForest" en R. El modelo se clasifica por dos clases, bueno y malo. Sé que cuando un modelo está sobreajustado, funciona bien en …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

Estoy trabajando con Python, scikit-learn y keras. Tengo 3000 mil imágenes de relojes frontales como los siguientes: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Quiero escribir un programa que reciba como entrada una foto de un reloj real que tal vez se haya tomado en condiciones menos ideales que las fotos …

11 python  neural-network  keras 

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 para ver …

11 machine-learning  classification  deep-learning  class-imbalance  bayes-error 

Datos de entrada: -> características de la camiseta (color, logotipo, etc.)XXX -> margen de beneficioYYY He entrenado un bosque aleatorio en los e Y anteriores y he logrado una precisión razonable en los datos de una prueba. Así que tengoXXXYYY .PAG( YEl | X)P(Y|X)P(Y|X) Ahora, me gustaría encontrar es decir, …

11 machine-learning  random-forest  generative-models 

Actualmente estoy tomando un artículo sobre Big Data que nos tiene utilizando R en gran medida para el análisis de datos. Resulta que tengo una GTX1070 en mi PC por razones de juego. Por lo tanto, pensé que sería genial si pudiera usar eso para acelerar parte del procesamiento de …

11 r  gpu  parallel 

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 segmentación semántica Ambos parecen muestrear la imagen …

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

He estado trabajando en aprendizaje automático y bioinformática durante un tiempo, y hoy tuve una conversación con un colega sobre los principales problemas generales de la minería de datos. Mi colega (que es un experto en aprendizaje automático) dijo que, en su opinión, el aspecto práctico más importante del aprendizaje …

11 machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data 

Actualmente estoy tratando de entrenar un modelo en un archivo csv grande (> 70 GB con más de 60 millones de filas). Para hacerlo, estoy usando tf.contrib.learn.read_batch_examples. Me cuesta entender cómo esta función realmente lee los datos. Si estoy usando un tamaño de lote de, por ejemplo, 50,000, ¿lee las …

11 python  tensorflow 

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 2861.6152 de …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

Tengo la arquitectura de red del documento "aprendiendo similitudes de imagen de grano fino con clasificación profunda" y no puedo entender cómo se fusiona la salida de las tres redes paralelas utilizando la capa de inclusión lineal. La única información dada en esta capa, en el documento es Finalmente, normalizamos …

11 neural-network  deep-network 

Estoy creando un chatbot simple. Quiero obtener la información de la respuesta del usuario. Un ejemplo de escenario: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Deseo extraer el nombre Edwin de la oración. Sin embargo, el usuario puede responder de diferentes maneras, como User: Edwin …

11 python  nlp 

Intenté definir una función métrica personalizada (F1-Score) en Keras (backend de Tensorflow) de acuerdo con lo siguiente: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Esta definición no se aplica del todo, ya que no siempre asumimos una distribución subyacente. Entonces, ¿qué es realmente un modelo? ¿Puede un GBM con hiperparámetros específicos considerarse un modelo? ¿Es un modelo una colección de reglas?

11 machine-learning