Preguntas etiquetadas con training

Estoy tratando de comenzar a aprender sobre RNN y estoy usando Keras. Entiendo la premisa básica de las capas RNN y LSTM de vainilla, pero tengo problemas para comprender un cierto punto técnico para el entrenamiento. En la documentación de Keras , dice que la entrada a una capa RNN …

63 python  keras  rnn  training 

Por lo tanto, no he podido encontrar ninguna literatura sobre este tema, pero parece algo que vale la pena pensar: ¿Cuáles son las mejores prácticas en capacitación y optimización de modelos si hay nuevas observaciones disponibles? ¿Hay alguna forma de determinar el período / frecuencia de volver a entrenar un …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

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 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Mientras entrena modelos en aprendizaje automático, ¿por qué a veces es ventajoso mantener el tamaño del lote a una potencia de 2? Pensé que sería mejor usar un tamaño que sea el más grande en la memoria / RAM de tu GPU. Esta respuesta afirma que para algunos paquetes, una …

15 machine-learning  training 

Utilizo Python para ejecutar un modelo de bosque aleatorio en mi conjunto de datos desequilibrado (la variable de destino era una clase binaria). Al dividir el conjunto de datos de entrenamiento y prueba, luché si usar muestreo estratificado (como el código que se muestra) o no. Hasta ahora, observé en …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

¿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 steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

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 programa simple de IA para …

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