Estadísticas y Big Data machine-learning

1

¿Qué significa "extremo a extremo" en los métodos de aprendizaje profundo?

Quiero saber qué es y en qué se diferencia del ensamblaje. Supongamos que quiero lograr una alta precisión en la clasificación y segmentación, para una tarea específica, si utilizo diferentes redes, como CNN, RNN, etc. para lograr esto, ¿se llama esto un modelo de extremo a extremo? (arquitectura?) o no?

13 machine-learning terminology deep-learning

1

¿Cuáles son algunas técnicas útiles de aumento de datos para redes neuronales convolucionales profundas?

Antecedentes: recientemente entendí en un nivel más profundo la importancia del aumento de datos al entrenar redes neuronales convolucionales después de ver esta excelente charla de Geoffrey Hinton . Explica que las redes neuronales convolucionales de la generación actual no pueden generalizar el marco de referencia del objeto bajo prueba, …

13 machine-learning deep-learning

3

¿Cómo se pueden usar los modelos de aprendizaje automático (GBM, NN, etc.) para el análisis de supervivencia?

Sé que los modelos estadísticos tradicionales como la regresión de riesgos proporcionales de Cox y algunos modelos de Kaplan-Meier se pueden usar para predecir días hasta la próxima ocurrencia de un evento, por ejemplo, falla, etc., es decir, análisis de supervivencia Preguntas ¿Cómo se puede usar la versión de regresión …

13 machine-learning classification survival cox-model kaplan-meier

1

Reducción supervisada de dimensionalidad

Tengo un conjunto de datos que consta de 15 K muestras etiquetadas (de 10 grupos). Quiero aplicar la reducción de dimensionalidad en 2 dimensiones, eso tomaría en consideración el conocimiento de las etiquetas. Cuando uso técnicas de reducción de dimensionalidad no supervisadas "estándar" como PCA, el diagrama de dispersión parece …

13 machine-learning pca dimensionality-reduction supervised-learning discriminant-analysis

3

¿Cómo utilizan exactamente las redes neuronales convolucionales la convolución en lugar de la multiplicación de matrices?

Estaba leyendo el libro de Yoshua Bengio sobre aprendizaje profundo y dice en la página 224: Las redes convolucionales son simplemente redes neuronales que usan la convolución en lugar de la multiplicación matricial general en al menos una de sus capas. sin embargo, no estaba 100% seguro de cómo "reemplazar …

13 machine-learning neural-networks deep-learning convolution

3

¿El bosque aleatorio y el refuerzo son paramétricos o no paramétricos?

Al leer el excelente modelo estadístico: Las dos culturas (Breiman 2001) , podemos aprovechar toda la diferencia entre los modelos estadísticos tradicionales (p. Ej., Regresión lineal) y los algoritmos de aprendizaje automático (p. Ej., Ensacado, bosque aleatorio, árboles potenciados ...). Breiman critica los modelos de datos (paramétricos) porque se basan …

13 machine-learning data-mining random-forest boosting bagging

2

¿Cuál es la diferencia entre la selección de características y la reducción de dimensionalidad?

Sé que tanto la selección de características como la reducción de dimensionalidad apuntan a reducir el número de características en el conjunto original de características. ¿Cuál es la diferencia exacta entre los dos si estamos haciendo lo mismo en ambos?

13 machine-learning pca feature-selection dimensionality-reduction

1

¿La comunidad de aprendizaje automático está abusando de "condicionado" y "parametrizado por"?

Digamos que depende de α . Hablando rigurosamenteXXXαα\alpha si y α son variables aleatorias, podríamos escribir p ( X ∣ α ) ;XXXαα\alphap(X∣α)p(X∣α)p(X\mid\alpha) sin embargo, si es una variable aleatoria y α es un parámetro, tenemos que escribir p ( X ; α ) .XXXαα\alphap(X;α)p(X;α)p(X; \alpha) Noté varias veces que …

13 machine-learning terminology

4

¿En qué se diferencia la validación cruzada de la indagación de datos?

Acabo de terminar "Una introducción al aprendizaje estadístico" . Me preguntaba si el uso de la validación cruzada para encontrar los mejores parámetros de ajuste para diversas técnicas de aprendizaje automático es diferente de la indagación de datos. Estamos comprobando repetidamente qué valor del parámetro de ajuste da como resultado …

13 machine-learning cross-validation

3

Bosque aleatorio en datos multinivel / estructurados jerárquicamente

Soy bastante nuevo en el aprendizaje automático, las técnicas de CART y similares, y espero que mi ingenuidad no sea demasiado obvia. ¿Cómo maneja Random Forest estructuras de datos jerárquicas o de niveles múltiples (por ejemplo, cuando la interacción entre niveles es de interés)? Es decir, conjuntos de datos con …

13 machine-learning random-forest multilevel-analysis cart

3

¿Debo usar el truco del kernel siempre que sea posible para datos no lineales?

Recientemente aprendí sobre el uso del truco Kernel, que mapea datos en espacios dimensionales superiores en un intento de linealizar los datos en esas dimensiones. ¿Hay algún caso en el que deba evitar usar esta técnica? ¿Es solo una cuestión de encontrar la función correcta del núcleo? Por supuesto, para …

13 machine-learning svm kernel-trick heuristic

2

¿Cómo puede funcionar un perceptrón multiclase?

No tengo ningún fondo en matemáticas, pero entiendo cómo funciona el simple Perceptron y creo que entiendo el concepto de un hiperplano (lo imagino geométricamente como un plano en el espacio 3D que separa dos nubes de puntos, al igual que una línea se separa) dos nubes de puntos en …

13 machine-learning classification linear-model multi-class

2

¿Cuándo registrar / explicar sus variables cuando usa modelos de bosque aleatorio?

Estoy haciendo una regresión usando Random Forests para predecir precios basados en varios atributos. El código está escrito en Python usando Scikit-learn. ¿Cómo decide si debe transformar sus variables usando exp/ logantes de usarlo para ajustar el modelo de regresión? ¿Es necesario cuando se utiliza un enfoque de conjunto como …

13 regression machine-learning predictive-models python random-forest

2

¿Hasta dónde me llevará el autoestudio?

Nunca participé en un curso oficial o estructurado de análisis de datos o aprendizaje automático (aparte de las recientes ofertas en línea) y aprendí la mayor parte de lo que sé de leer y probar cosas. Sé que estoy lejos de poder conseguir un trabajo. Mi pregunta no es qué …

13 machine-learning data-mining careers

1

Construcción de características y normalización en el aprendizaje automático

Digamos que quiero crear un clasificador logístico para una película M. Mis características serían algo como la edad de la persona, el género, la ocupación, la ubicación. Entonces, el conjunto de entrenamiento sería algo así como: Edad Género Ocupación Ubicación Me gusta (1) / No me gusta (0) 23 M …

13 machine-learning feature-construction

Preguntas etiquetadas con machine-learning