Questions marquées «machine-learning»

Méthodes et principes de construction de «systèmes informatiques qui s'améliorent automatiquement avec l'expérience».

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quelles techniques machine / deep learning / nlp sont utilisées pour classer un mot donné comme nom, numéro de mobile, adresse, email, état, comté, ville, etc.
J'essaie de générer un modèle intelligent qui peut analyser un ensemble de mots ou de chaînes et les classer en tant que noms, numéros mobiles, adresses, villes, États, pays et autres entités à l'aide de l'apprentissage automatique ou de l'apprentissage profond. J'avais cherché des approches, mais malheureusement je n'ai trouvé …
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Des données déséquilibrées provoquent une mauvaise classification sur l'ensemble de données multiclasses
Je travaille sur la classification des textes où j'ai 39 catégories / classes et 8,5 millions d'enregistrements. (À l'avenir, les données et les catégories augmenteront). La structure ou le format de mes données est le suivant. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display …
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Quel algorithme appliquer pour choisir le bon point
L'image ci-dessous montre 7 points autour de l'origine. L'un d'eux a été sélectionné par un humain sur la base des règles et de l'expérience et est coloré en rouge (celui dans le quadrant inférieur gauche). Nous avons maintenant plus de 1000 de ces ensembles de points et pour chaque ensemble, …
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«Théorème de Deep Noether»: intégrer des contraintes de symétrie
Si j'ai un problème d'apprentissage qui devrait avoir une symétrie inhérente, existe-t-il un moyen de soumettre mon problème d'apprentissage à une contrainte de symétrie pour améliorer l'apprentissage? Par exemple, si je fais une reconnaissance d'image, je pourrais vouloir une symétrie de rotation 2D. Cela signifie que la version pivotée d'une …
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Pourquoi ne pas former le modèle final sur l'ensemble des données après avoir effectué les données de test de la base de réglage de l'hyperparamètre et les données de validation de la base de sélection du modèle?
Par données entières, je veux dire train + test + validation Une fois que j'ai corrigé mon hyperparamètre à l'aide des données de validation et choisi le modèle à l'aide des données de test, ne vaudra-t-il pas mieux avoir un modèle formé sur l'ensemble des données afin que les paramètres …
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Pourquoi utiliser des NN convolutionnels pour une tâche d'inspection visuelle par rapport à la correspondance de modèle de CV classique?
J'ai eu une discussion intéressante sur la base d'un projet sur lequel nous travaillions: pourquoi utiliser un système d'inspection visuelle CNN sur un algorithme de correspondance de modèles? Contexte: j'avais montré une démonstration d'un simple système de vision CNN (webcam + ordinateur portable) qui détectait si un type particulier d'objet …
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Interprétation de l'arbre de décision dans le contexte de l'importance des fonctionnalités
J'essaie de comprendre comment comprendre pleinement le processus de décision d'un modèle de classification d'arbre de décision construit avec sklearn. Les 2 principaux aspects que je regarde sont une représentation graphique de l'arbre et la liste des importances de fonctionnalités. Ce que je ne comprends pas, c'est comment l'importance des …
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Pourquoi le taux d'apprentissage fait-il monter en flèche les poids de mon réseau de neurones?
J'utilise tensorflow pour écrire des réseaux neuronaux simples pour un peu de recherche et j'ai eu beaucoup de problèmes avec les poids «nan» pendant l'entraînement. J'ai essayé de nombreuses solutions différentes comme changer l'optimiseur, changer la perte, la taille des données, etc. mais en vain. Enfin, j'ai remarqué qu'un changement …
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Le cas échéant, quels algorithmes d'apprentissage automatique sont acceptés comme étant un bon compromis entre explicabilité et prédiction?
Les textes d'apprentissage automatique décrivant des algorithmes tels que les machines de renforcement de gradient ou les réseaux de neurones commentent souvent que ces modèles sont bons pour la prédiction, mais cela se fait au prix d'une perte d'explicabilité ou d'interprétabilité. Inversement, les arbres à décision unique et les modèles …
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Quel moteur de recommandation pour une situation où les utilisateurs ne peuvent voir qu'une fraction de tous les éléments?
Je veux ajouter une fonction de recommandation à un système de gestion de documents . Il s'agit d'un serveur sur lequel la plupart des documents de l'entreprise sont stockés. Les employés parcourent l'interface Web et cliquent pour télécharger (ou lire en ligne) les documents qu'ils souhaitent. Chaque employé n'a accès …
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