Preguntas etiquetadas con machine-learning

Tengo un poco de conocimiento autodidacta trabajando con algoritmos de aprendizaje automático (el material básico de tipo de bosque aleatorio y regresión lineal). Decidí diversificarme y comenzar a aprender RNN con Keras. Al observar la mayoría de los ejemplos, que generalmente involucran predicciones de acciones, no he podido encontrar ningún …

27 machine-learning  neural-network  keras 

Quiero entrenar un modelo profundo con una gran cantidad de datos de entrenamiento, pero mi escritorio no tiene ese poder para entrenar un modelo tan profundo con estos datos abundantes. ¿Me gustaría saber si hay algún servicio gratuito en la nube que pueda utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje automático …

27 machine-learning  neural-network  deep-learning  cloud-computing 

Dada una oración como: Complimentary gym access for two for the length of stay ($12 value per person per day) ¿Qué enfoque general puedo tomar para identificar la palabra gimnasio o acceso al gimnasio?

27 machine-learning  nlp  text-mining  data-cleaning 

Tengo una entrada que es una lista y la salida es el máximo de los elementos de la lista de entrada. ¿Puede el aprendizaje automático aprender una función que siempre selecciona el máximo de los elementos de entrada presentes en la entrada? Esto puede parecer una pregunta bastante básica, pero …

26 machine-learning  deep-learning 

Estoy tratando de fusionar dos modelos Keras en un solo modelo y no puedo lograrlo. Por ejemplo, en la Figura adjunta, me gustaría buscar la capa intermedia de la dimensión 8, y usar esto como entrada a la capa (de la dimensión 8 nuevamente) en el Modelo y luego combinar …

26 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

Soy un principiante en redes neuronales y he tenido problemas para comprender dos conceptos: ¿Cómo se decide el número de capas intermedias que tiene una red neuronal dada? 1 vs 10 o lo que sea. ¿Cómo se decide el número de neuronas en cada capa intermedia? ¿Se recomienda tener un …

26 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning 

Estoy empezando a aprender CNN usando Keras. Estoy usando el backend theano. No entiendo cómo establecer valores para: tamaño del lote, pasos por época, validation_steps. ¿Cuál debería ser el valor establecido batch_size, los pasos por época y los pasos de validación si tengo 240,000 muestras en el conjunto de entrenamiento …

26 machine-learning  keras  cnn 

Tengo una base de datos de mi aplicación de Facebook y estoy tratando de usar el aprendizaje automático para estimar la edad de los usuarios en función de los sitios de Facebook que les gustan. Hay tres características cruciales de mi base de datos: la distribución de edad en mi …

25 machine-learning  dimensionality-reduction  python 

Estaba leyendo un resumen de alto nivel sobre AlphaGo de Google ( http://googleresearch.blogspot.co.uk/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html ), y encontré los términos "política red "y" red de valor ". En un nivel alto, entiendo que la red de políticas se usa para sugerir movimientos y la red de valores se usa para "Reducir la …

25 machine-learning  reinforcement-learning 

Estoy buscando usar la implementación word2vec de google para construir un sistema de reconocimiento de entidad con nombre. He oído que las redes neuronales recursivas con propagación hacia atrás a través de la estructura son adecuadas para tareas de reconocimiento de entidades con nombre, pero no he podido encontrar una …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

No tenía claros algunos conceptos: XGBoost convierte a los alumnos débiles en alumnos fuertes. ¿Cuál es la ventaja de hacer esto? ¿Combinando muchos estudiantes débiles en lugar de usar un solo árbol? Random Forest usa varias muestras del árbol para crear un árbol. ¿Cuál es la ventaja de este método …

25 machine-learning  data-mining  random-forest  decision-trees  xgboost 

He estado leyendo sobre los bosques aleatorios, pero realmente no puedo encontrar una respuesta definitiva sobre el problema del sobreajuste. Según el documento original de Breiman, no deberían sobreajustarse al aumentar el número de árboles en el bosque, pero parece que no hay consenso sobre esto. Esto me está creando …

24 machine-learning  random-forest 

Espero que me puedan ayudar, ya que tengo algunas preguntas sobre este tema. Soy nuevo en el campo del aprendizaje profundo, y aunque hice algunos tutoriales, no puedo relacionar o distinguir conceptos entre sí.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

Estoy aprendiendo acerca de la factorización matricial para los sistemas de recomendación y veo que el término latent featuresocurre con demasiada frecuencia, pero no puedo entender lo que significa. Sé lo que es una característica, pero no entiendo la idea de las características latentes. ¿Podría por favor explicarlo? ¿O al …

24 machine-learning  data-mining  recommender-system 

Una técnica común después de entrenar, validar y probar el modelo de preferencia de Machine Learning es usar el conjunto de datos completo, incluido el subconjunto de pruebas, para entrenar un modelo final para implementarlo , por ejemplo, en un producto. Mi pregunta es: ¿es siempre lo mejor hacerlo? ¿Qué …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy