La programmation machine-learning

6

Comment Apple trouve-t-il les dates, heures et adresses dans les e-mails?

Dans le client de messagerie iOS, lorsqu'un e-mail contient une date, une heure ou un lieu, le texte devient un hyperlien et il est possible de créer un rendez-vous ou de consulter une carte en appuyant simplement sur le lien. Cela fonctionne non seulement pour les e-mails en anglais, mais …

128 machine-learning nlp information-extraction named-entity-recognition

3

Pourquoi un encodage à chaud améliore-t-il les performances d'apprentissage automatique?

J'ai remarqué que lorsque l'encodage One Hot est utilisé sur un ensemble de données particulier (une matrice) et utilisé comme données d'entraînement pour l'apprentissage d'algorithmes, il donne des résultats nettement meilleurs en ce qui concerne la précision de la prédiction, par rapport à l'utilisation de la matrice d'origine elle-même comme …

127 machine-learning data-mining scikit-learn data-analysis

4

Compréhension intuitive des convolutions 1D, 2D et 3D dans les réseaux de neurones convolutifs

Quelqu'un peut-il expliquer clairement la différence entre les convolutions 1D, 2D et 3D dans les réseaux de neurones convolutifs (en apprentissage profond) à l'aide d'exemples?

126 machine-learning deep-learning signal-processing conv-neural-network convolution

6

Quelle est la différence entre les étapes et les époques dans TensorFlow?

Dans la plupart des modèles, il existe un paramètre d' étapes indiquant le nombre d'étapes à parcourir sur les données . Mais pourtant, je vois dans la plupart des usages pratiques, nous exécutons également la fonction fit N epochs . Quelle est la différence entre exécuter 1000 étapes avec 1 …

125 machine-learning tensorflow

3

Python - Qu'est-ce que sklearn.pipeline.Pipeline exactement?

Je ne peux pas comprendre comment cela sklearn.pipeline.Pipelinefonctionne exactement. Il y a quelques explications dans le doc . Par exemple, que signifient-ils par: Pipeline de transformations avec un estimateur final. Pour clarifier ma question, qu'est-ce que c'est steps? Comment travaillent-ils? Éditer Grâce aux réponses, je peux clarifier ma question: Quand …

118 python machine-learning scikit-learn neuraxle

6

bibliothèques d'apprentissage automatique en C # [fermé]

Dans l'état actuel des choses, cette question ne convient pas à notre format de questions-réponses. Nous nous attendons à ce que les réponses soient étayées par des faits, des références ou une expertise, mais cette question suscitera probablement un débat, des arguments, un sondage ou une discussion approfondie. Si vous …

116 c# machine-learning

12

Comment puis-je exécuter Tensorboard sur un serveur distant?

Je suis nouveau sur Tensorflow et bénéficierait grandement de certaines visualisations de ce que je fais. Je comprends que Tensorboard est un outil de visualisation utile, mais comment l'exécuter sur ma machine Ubuntu distante?

116 tensorflow machine-learning data-visualization remote-access tensorboard

9

Google Colaboratory: informations trompeuses sur son GPU (seulement 5% de RAM disponible pour certains utilisateurs)

mise à jour: cette question est liée aux "Paramètres du notebook: accélérateur matériel: GPU" de Google Colab. Cette question a été écrite avant l'ajout de l'option "TPU". En lisant plusieurs annonces enthousiastes à propos de Google Colaboratory fournissant un GPU Tesla K80 gratuit, j'ai essayé d'exécuter une leçon fast.ai dessus …

111 python machine-learning gpu ram google-colaboratory

8

Qu'est-ce qu'une explication intuitive de la technique de maximisation des attentes? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas les réponses actuellement. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un problème uniquement en éditant ce message . Fermé il y a 2 ans . Améliorez cette question La maximisation …

109 machine-learning cluster-analysis data-mining mathematical-optimization expectation-maximization

5

Quel est le rôle de «Flatten» dans Keras?

J'essaie de comprendre le rôle de la Flattenfonction dans Keras. Voici mon code, qui est un simple réseau à deux couches. Il prend des données bidimensionnelles de forme (3, 2) et produit des données unidimensionnelles de forme (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') …

109 machine-learning tensorflow neural-network deep-learning keras

4

Comment calculer la précision, le rappel, l'exactitude et le score f1 pour le cas multiclasse avec scikit learn?

Je travaille sur un problème d'analyse des sentiments, les données ressemblent à ceci: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 Donc mes données sont déséquilibrées puisque 1190 instancessont étiquetées avec 5. Pour la classification Im utilisant le SVC de scikit . Le problème est que …

109 python machine-learning nlp artificial-intelligence scikit-learn

2

Plusieurs à un et plusieurs à plusieurs exemples LSTM dans Keras

J'essaie de comprendre les LSTM et comment les construire avec Keras. J'ai découvert qu'il y avait principalement les 4 modes pour exécuter un RNN (les 4 bons sur l'image) Source de l'image: Andrej Karpathy Maintenant, je me demande à quoi ressemblerait un extrait de code minimaliste pour chacun d'eux dans …

108 machine-learning neural-network deep-learning keras recurrent-neural-network

9

Pourquoi les poids des réseaux de neurones devraient-ils être initialisés à des nombres aléatoires? [fermé]

Fermé. Cette question ne respecte pas les directives de Stack Overflow . Il n'accepte pas les réponses actuellement. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit pertinente pour Stack Overflow. Fermé il y a 4 jours . Améliorez cette question J'essaye de construire un réseau …

105 machine-learning neural-network artificial-intelligence mathematical-optimization gradient-descent

4

architecture de perceptron multicouche (MLP): critères de choix du nombre de couches cachées et de la taille de la couche cachée?

Si nous avons 10 vecteurs propres, nous pouvons avoir 10 nœuds neuronaux dans la couche d'entrée.Si nous avons 5 classes de sortie, nous pouvons avoir 5 nœuds dans la couche de sortie.Mais quels sont les critères pour choisir le nombre de couches cachées dans un MLP et combien de neurones …

104 machine-learning neural-network deep-learning perceptron

8

Quelqu'un peut-il m'expliquer StandardScaler?

Je ne parviens pas à comprendre la page du StandardScalerdans la documentation de sklearn. Quelqu'un peut-il m'expliquer cela en termes simples?

103 python machine-learning scikit-learn scaling standardized

Questions marquées «machine-learning»