Preguntas etiquetadas con machine-learning

Soy consciente del descenso del gradiente y del algoritmo de propagación hacia atrás. Lo que no entiendo es: ¿cuándo es importante utilizar un sesgo y cómo se usa? Por ejemplo, cuando mapeo la ANDfunción, cuando uso 2 entradas y 1 salida, no da los pesos correctos, sin embargo, cuando uso …

807 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  backpropagation 

Por favor, ayúdame a comprender la diferencia entre un algoritmo generativo y uno discriminativo , teniendo en cuenta que soy solo un principiante.

587 algorithm  machine-learning  difference 

Después de entrenar un modelo en Tensorflow: ¿Cómo se guarda el modelo entrenado? ¿Cómo restaurar más tarde este modelo guardado?

553 python  tensorflow  machine-learning  model 

Me resulta difícil entender el proceso de Naive Bayes, y me preguntaba si alguien podría explicarlo con un simple proceso paso a paso en inglés. Entiendo que se necesitan comparaciones por tiempos ocurridos como una probabilidad, pero no tengo idea de cómo se relacionan los datos de entrenamiento con el …

547 algorithm  machine-learning  dataset  classification  naivebayes 

He estado desarrollando un sitio web interno para una herramienta de gestión de cartera. Hay muchos datos de texto, nombres de compañías, etc. Me ha impresionado mucho la capacidad de algunos motores de búsqueda para responder rápidamente a las consultas con "¿Quiso decir: xxxx"? Necesito poder tomar de forma inteligente …

436 algorithm  machine-learning  nlp  spell-checking  text-search 

¿Cuál es la diferencia entre época e iteración cuando se entrena un perceptrón multicapa?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas sean respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente solicitará debate, argumentos, encuestas o discusión extendida. Si cree que esta pregunta se puede mejorar y posiblemente volver a …

381 machine-learning  neural-network  classification  svm 

Estaba revisando los documentos de la API de tensorflow aquí . En la documentación de tensorflow, usaron una palabra clave llamada logits. ¿Qué es? En muchos métodos en los documentos de API se escribe como tf.nn.softmax(logits, name=None) Si lo que está escrito es logitssolo Tensorseso, ¿por qué mantener un nombre …

351 python  machine-learning  tensorflow 

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 el mes pasado . Mejora esta pregunta En términos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ¿cuál …

283 machine-learning  artificial-intelligence  supervised-learning  unsupervised-learning 

En la siguiente función TensorFlow, debemos alimentar la activación de neuronas artificiales en la capa final. Eso lo entiendo. Pero no entiendo por qué se llama logits? ¿No es esa una función matemática? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

De la clase de aprendizaje profundo de Udacity , el softmax de y_i es simplemente el exponencial dividido por la suma del exponencial de todo el vector Y: ¿Dónde S(y_i)está la función softmax de y_iy ees la exponencial y jes el no. de columnas en el vector de entrada Y. …

247 python  numpy  machine-learning  logistic-regression  softmax 

Cuando tenemos que predecir el valor de un resultado categórico (o discreto), usamos regresión logística . Creo que usamos la regresión lineal para predecir también el valor de un resultado dados los valores de entrada. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre las dos metodologías?

242 machine-learning  data-mining  linear-regression 

Digamos que tengo una matriz numpy 1d a = array([1,0,3]) Me gustaría codificar esto como una matriz 2d 1-hot b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) ¿Hay una manera rápida de hacer esto? Más rápido que simplemente recorrer apara establecer elementos de b, eso es.

227 python  numpy  machine-learning  numpy-ndarray  one-hot-encoding 

Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado el año pasado . Mejora esta pregunta Supongamos que estoy trabajando en algún problema …

207 machine-learning 

Cuando entrené mi red neuronal con Theano o Tensorflow, informarán una variable llamada "pérdida" por época. ¿Cómo debo interpretar esta variable? Una pérdida mayor es mejor o peor, o ¿qué significa para el rendimiento final (precisión) de mi red neuronal?

201 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function