Science des données machine-learning

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Meilleure librairie python pour réseaux de neurones

J'utilise des réseaux de neurones pour résoudre différents problèmes d'apprentissage machine. J'utilise Python et Pybrain mais cette bibliothèque est presque abandonnée. Existe-t-il d'autres bonnes alternatives en Python?

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Quel est le problème de "mourant ReLU" dans les réseaux de neurones?

En référence aux notes de cours de Stanford sur les réseaux de neurones convolutionnels pour la reconnaissance visuelle , un paragraphe dit: "Malheureusement, les unités ReLU peuvent être fragiles pendant l'entraînement et peuvent" mourir ". Par exemple, un gradient important traversant un neurone ReLU peut entraîner une mise à jour …

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La fonction d'erreur d'entropie croisée dans les réseaux de neurones

Dans le MNIST For ML Beginners, ils définissent l’entropie croisée comme Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyiyiy_i est la valeur de probabilité prédite pour la classe et est la probabilité vraie pour cette classe.iiiy′iyi′y_i' question 1 N'est-ce pas un problème que (dans ) puisse …

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Python vs R pour l'apprentissage automatique

Je commence tout juste à développer une application d' apprentissage automatique à des fins académiques. J'utilise actuellement R et m'entraîne moi-même. Cependant, dans de nombreux endroits, j'ai vu des personnes utiliser Python . Qu'est-ce que les gens utilisent dans les universités et l'industrie et quelle est la recommandation?

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Choisir un taux d'apprentissage

Je travaille actuellement sur la mise en œuvre de la descente de gradient stochastique SGD, pour les réseaux neuronaux utilisant la rétrodiffusion, et bien que je comprenne son objectif, j'ai quelques questions sur la manière de choisir des valeurs pour le taux d'apprentissage. Le taux d'apprentissage est-il lié à la …

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Comment visualisez-vous les architectures de réseaux de neurones?

Lors de la rédaction d'un article / d'une présentation sur un sujet concernant les réseaux de neurones, on visualise généralement l'architecture du réseau. Quels sont les moyens bons / simples de visualiser automatiquement les architectures communes?

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Comment dessiner des diagrammes d'architecture de réseau Deep Learning?

J'ai construit mon modèle. Maintenant, je veux dessiner le diagramme d’architecture réseau pour mon travail de recherche. Exemple est montré ci-dessous:

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Pourquoi les fonctions de coût utilisent-elles l'erreur de carré?

Je commence tout juste avec un apprentissage en machine et, jusqu'à présent, je m'occupais de la régression linéaire sur une variable. J'ai appris qu'il y a une hypothèse qui est: hθ( x ) = θ0+ θ1Xhθ(X)=θ0+θ1Xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Pour trouver de bonnes valeurs pour les paramètres et nous souhaitons minimiser la différence …

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Quand devrais-je utiliser Gini Impurity par opposition à Information Gain?

Est-ce que quelqu'un peut pratiquement expliquer la raison derrière l' impureté de Gini par rapport au gain d'information (basé sur Entropie)? Quelle métrique est préférable d'utiliser dans différents scénarios lors de l'utilisation d'arbres de décision?

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Data Scientist vs Ingénieur en apprentissage machine

Quelles sont les différences, le cas échéant, entre un "informaticien" et un "ingénieur en apprentissage automatique"? Au cours des dernières années, les "ingénieurs en apprentissage machine" ont commencé à apparaître fréquemment dans les offres d'emploi. Cela est particulièrement visible à San Francisco, d'où le terme "informaticien". À un moment donné, …

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Avantages de l'ASC par rapport à la précision standard

Je commençais à regarder dans l'aire sous la courbe (AUC) et je suis un peu confus quant à son utilité. Lorsqu’on m’expliqua pour la première fois, les AUC semblaient être un excellent moyen de mesurer les performances, mais dans le cadre de mes recherches, certains ont affirmé que son avantage …

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les chaînes en tant qu'entités dans l'arbre de décision / la forêt aléatoire

Je fais quelques problèmes sur une application d'arbre de décision / forêt aléatoire. J'essaie d'adapter un problème comportant à la fois des chiffres et des chaînes (telles que le nom du pays). Maintenant, dans la bibliothèque, scikit-learn prend uniquement des nombres en tant que paramètres, mais je souhaite injecter les …

64 machine-learning python scikit-learn random-forest decision-trees

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Détection d'anomalies open source en Python

Problème: Je travaille sur un projet qui implique des fichiers journaux similaires à ceux trouvés dans l'espace de surveillance informatique (à ma meilleure compréhension de l'espace informatique). Ces fichiers journaux sont des données chronologiques organisées en centaines / milliers de lignes de paramètres variés. Chaque paramètre est numérique (float) et …

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Train / Test / Validation Set Fractionnement dans Sklearn

Comment pourrais-je scinder au hasard une matrice de données et le vecteur d'étiquette correspondant en un X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val avec Sklearn? Autant que je sache, sklearn.cross_validation.train_test_splitn'est capable que de se scinder en deux, pas en trois ...

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RNN vs CNN à un niveau élevé

J'ai pensé aux réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs variétés et aux réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et leurs variétés. Ces deux points seraient-ils justes de dire: Utilisez les CNN pour décomposer un composant (tel qu'une image) en sous-composants (tel qu'un objet dans une image, tel que le contour …

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