Questions marquées «machine-learning»

Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent un modèle des données d'apprentissage. Le terme «apprentissage automatique» est vaguement défini; il comprend ce qu'on appelle aussi l'apprentissage statistique, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage non supervisé, etc. TOUJOURS AJOUTER UN ÉTIQUETTE PLUS SPÉCIFIQUE.


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Les deux cultures: statistiques vs apprentissage automatique?
L'année dernière, j'ai lu un article de Brendan O'Connor sur le blog intitulé "Statistiques contre apprentissage automatique, combattez!" qui a discuté de certaines des différences entre les deux domaines. Andrew Gelman a répondu favorablement à ceci : Simon Blomberg: Du paquet de fortune de R: Pour paraphraser de manière provocante, …



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Pourquoi la distance euclidienne n'est-elle pas une bonne métrique dans les grandes dimensions?
J'ai lu que "la distance euclidienne n'est pas une bonne distance dans les grandes dimensions". Je suppose que cette déclaration a quelque chose à voir avec la malédiction de la dimensionnalité, mais quoi au juste? En outre, qu'est-ce que les «grandes dimensions»? J'appliquais la classification hiérarchique en utilisant la distance …

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Quelle est la différence entre l'exploration de données, les statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA?
Quelle est la différence entre l'exploration de données, les statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA? Serait-il juste de dire que ce sont 4 domaines qui tentent de résoudre des problèmes très similaires mais avec des approches différentes? Qu'ont-ils en commun et en quoi diffèrent-ils? S'il y avait une sorte de hiérarchie …

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Comment savoir que votre problème d'apprentissage automatique est sans espoir?
Imaginez un scénario d’apprentissage automatique standard: Vous êtes confronté à un vaste ensemble de données multivariées et vous en avez une compréhension assez floue. Ce que vous devez faire est de faire des prédictions sur certaines variables en fonction de ce que vous avez. Comme d'habitude, vous nettoyez les données, …


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Pourquoi cette soudaine fascination pour les tenseurs?
J'ai remarqué récemment que beaucoup de gens développent des équivalents tenseurs de nombreuses méthodes (factorisation des tenseurs, noyaux des tenseurs, tenseurs pour la modélisation de sujets, etc.) Je me demande pourquoi le monde est soudainement fasciné par les tenseurs? Existe-t-il des articles / résultats standard récents particulièrement surprenants qui ont …

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ROC vs courbes de précision et de rappel
Je comprends les différences formelles qui les séparent. Ce que je veux savoir, c’est quand il est plus pertinent d’utiliser l’un par rapport à l’autre. Fournissent-ils toujours des informations complémentaires sur les performances d'un système de classification / détection donné? Quand est-il raisonnable de leur fournir les deux, par exemple, …

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Génératif vs discriminatif
Je sais que générative signifie "basé sur P(x,y)P(x,y)P(x,y) " et discriminatif signifie "basé sur P(y|x)P(y|x)P(y|x) ", mais je suis confus sur plusieurs points: Wikipedia (+ de nombreux autres hits sur le Web) classifie des éléments tels que les SVM et les arbres de décision comme discriminants. Mais ceux-ci n'ont même …

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Quels sont les avantages de ReLU par rapport à la fonction sigmoïde dans les réseaux de neurones profonds?
L’état actuel de la non-linéarité consiste à utiliser des unités linéaires rectifiées (ReLU) au lieu de la fonction sigmoïde dans un réseau neuronal profond. Quels sont les avantages? Je sais que la formation d'un réseau lorsque ReLU est utilisé serait plus rapide et inspirée davantage par la biologie. Quels sont …




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