তথ্য বিজ্ঞান

আমি সম্প্রতি জোনাথন লং, ইভান শেলহামার, ট্রেভর ড্যারেলের লিখেছেন সম্পূর্ণ কনভলিউশনাল নেটওয়ার্কস ফর সেমেন্টিক সেগমেন্টেশন । "ডিকনভোলিউশনাল স্তরগুলি" কী করে / কীভাবে তারা কাজ করে তা আমি বুঝতে পারি না। প্রাসঙ্গিক অংশটি হ'ল 3.3। আপসাম্পলিং পিছনের দিকে স্ট্রাইড কনভলিউশন মোটা আউটপুটগুলি ঘন পিক্সেলের সাথে সংযুক্ত করার আরেকটি উপায় হ'ল আন্তঃসম্পাদন। …

187 neural-network  convnet  convolution 

ডেটা সায়েন্সের সাধারণ সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হ'ল কোনওভাবে পরিষ্কার (অর্ধ-কাঠামোগত) ফর্ম্যাটে বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা এবং একটি উচ্চ স্তরের বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন উত্স থেকে মেট্রিকের সংমিশ্রণ করা। অন্যান্য ব্যক্তির প্রচেষ্টা, বিশেষত এই সাইটের অন্যান্য প্রশ্নগুলির দিকে তাকালে মনে হয় যে এই ক্ষেত্রের অনেক লোক কিছুটা পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ …

167 open-source  dataset 

আমার ডেটা সেটে বেশ কয়েকটি সংখ্যক অ্যাট্রিবিউট এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। বলুন NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, যেখানে CategoricalAttrতিনটি সম্ভাব্য মান এক লাগে: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2বা CategoricalAttrValue3। আমি অক্টাভে https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ এর জন্য ডিফল্ট কে-ই মানে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন ব্যবহার করছি । এটি শুধুমাত্র সংখ্যার ডেটা নিয়ে কাজ করে। সুতরাং আমার প্রশ্ন: …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

আমি বিভিন্ন মেশিন লার্নিংয়ের সমস্যাগুলি সমাধান করতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করছি। আমি পাইথন এবং পাইব্রাইন ব্যবহার করছি তবে এই গ্রন্থাগারটি প্রায় বন্ধ রয়েছে। পাইথনে আরও ভাল বিকল্প আছে?

130 machine-learning  python  neural-network 

আমি জানি যে ক্যারাসে ফিটিংয়ের ক্ষেত্রে class_weightsপ্যারামিটার অভিধান সহ একটি সম্ভাবনা রয়েছে তবে আমি এর কোনও উদাহরণ পাইনি। কেউ সরবরাহ করতে এত দয়াবান হবে? যাইহোক, এক্ষেত্রে উপযুক্ত প্রক্সিগুলি সংখ্যালঘু শ্রেণীর তুলনামূলকভাবে তার নিম্নোক্ততার তুলনায় ভার বাড়িয়ে তোলা?

128 classification  keras  weighted-data 

ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতির জন্য কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে স্ট্যানফোর্ড কোর্সের নোটগুলি উল্লেখ করে একটি অনুচ্ছেদ বলে: "দুর্ভাগ্যক্রমে, প্রশিক্ষণ চলাকালীন রিলু ইউনিটগুলি ভঙ্গুর হতে পারে এবং" মরা "হতে পারে For উদাহরণস্বরূপ, আরএলইউ নিউরনের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত একটি বৃহত্তর গ্রেডিয়েন্ট ওজনকে এমনভাবে আপডেট করতে পারে যে নিউরনটি আর কোনও ডেটাপয়েন্টে আবার সক্রিয় না হয় …

118 machine-learning  neural-network  deep-learning 

ইন এমএল নতুনদের জন্য MNIST তারা ক্রস-এনট্রপি সংজ্ঞায়িত Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) yiyiy_i ক্লাসের পূর্বাভাসযোগ্য সম্ভাবনা মান এবং সেই শ্রেণীর জন্য আসল সম্ভাবনা।iiiy′iyi′y_i' প্রশ্ন 1 ( ) 0 হতে পারে এটি কি সমস্যা নয় ? এর অর্থ হ'ল আমাদের অবশ্যই খুব খারাপ শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। তবে আমাদের …

115 machine-learning  tensorflow 

আমি ডেটা বিজ্ঞান নবাগত এবং আমি পার্থক্য বুঝতে পারছি না fitএবং fit_transformপদ্ধতি scikit-শিখতে। কেউ কি কেবল ব্যাখ্যা করতে পারে যে আমাদের কেন ডেটা ট্রান্সফর্ম করার প্রয়োজন হতে পারে? প্রশিক্ষণের ডেটা এবং টেস্টের ডেটাতে রূপান্তরকরণের জন্য উপযুক্ত মডেলটির অর্থ কী? এর অর্থ কি উদাহরণস্বরূপ ট্রেনের শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলকে সংখ্যায় রূপান্তর করা এবং …

110 python  scikit-learn 

আমি 3 টি ক্লাস সহ একটি মাল্টিক্লাস শ্রেণিবদ্ধকরণ সেটিং চেষ্টা করছি। শ্রেণীর বিতরণটি 3 টি শ্রেণির 1 টির মধ্যে বেশিরভাগ ডেটা পড়ে যায়। (ক্লাস লেবেলগুলির সংখ্যা 1,2,3, ক্লাস লেবেল 1 এ পড়ার 67.28%, ক্লাস 2-এ 11.99% ডেটা, এবং ক্লাস 3 এ থাকা) আমি এই ডেটাসেটে একটি মাল্টিক্লাস ক্লাসিফায়ারকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি …

102 multiclass-classification  evaluation 

আমি কেবল একাডেমিক উদ্দেশ্যে একটি মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করা শুরু করছি । আমি বর্তমানে আর ব্যবহার করছি এবং এতে নিজেকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। তবে, অনেক জায়গায় আমি পাইথন ব্যবহার করে লোকদের দেখেছি । লোকেরা একাডেমিয়া এবং শিল্পে কী ব্যবহার করছে এবং এর সুপারিশ কী?

101 machine-learning  r  python 

আমি কিছুক্ষণের জন্য বিভাগীয় ডেটা সহ মডেলগুলি তৈরি করে চলেছি এবং যখন এই পরিস্থিতিতে আমি মডেল তৈরির আগে এই ডেটাটি রূপান্তর করতে বিজ্ঞান-শিখার লেবেল এনকোডার ফাংশনটি ব্যবহার করে মূলত ডিফল্ট হয়েছি। আমি মধ্যে পার্থক্য বুঝতে OHE, LabelEncoderএবং DictVectorizorযা তারা ডেটাতে করছেন পরিপ্রেক্ষিতে, কিন্তু কি আমার কাছে পরিষ্কার নয় যখন অন্য …

95 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

একটি জিআরইউ এবং এলএসটিএমের মধ্যে মূল পার্থক্যটি হ'ল জিআরইউতে দুটি গেট রয়েছে ( রিসেট এবং আপডেট গেটস) যেখানে একটি এলএসটিএমের তিনটি গেট রয়েছে (যথা ইনপুট , আউটপুট এবং ভুলে যাওয়া গেট)। এলএসটিএম মডেলটির (যেমন আমাদের তিনটি গেট রয়েছে) মাধ্যমে নেটওয়ার্কে স্পষ্টভাবে আরও নিয়ন্ত্রণ থাকে আমরা কেন জিআরইউ ব্যবহার করব? কোন …

95 neural-network  deep-learning 

প্রচুর লোকেরা বিগ ডেটা শব্দটি বরং বাণিজ্যিক উপায়ে ব্যবহার করে, এটি বোঝানোর উপায় হিসাবে যে বড় ডেটাসেটগুলি গণিতে জড়িত, এবং সুতরাং সম্ভাব্য সমাধানগুলির অবশ্যই ভাল পারফরম্যান্স থাকতে হবে। অবশ্যই, বড় ডেটা সর্বদা স্কেলাবিলিটি এবং দক্ষতার সাথে সম্পর্কিত পদগুলি বহন করে, তবে কোন সমস্যাটিকে একটি বড় ডেটা সমস্যা হিসাবে ঠিক সংজ্ঞায়িত …

86 bigdata  scalability  efficiency  performance 

আমি বর্তমানে স্টোচাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূতিকে বাস্তবায়ন করার জন্য কাজ করছি, SGDব্যাক-বর্ধন ব্যবহার করে নিউরাল জালগুলির জন্য, এবং আমি এর উদ্দেশ্য বুঝতে গিয়ে শিখার হারের জন্য মানগুলি কীভাবে বেছে নেব সে সম্পর্কে আমার কিছু প্রশ্ন রয়েছে। শেখার হারটি কী ত্রুটির গ্রেডিয়েন্টের আকারের সাথে সম্পর্কিত, যেমন এটি বংশোদ্ভূত হারকে নির্দেশ করে? যদি …

85 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter 

স্নায়ুবিক নেটওয়ার্ক সম্পর্কিত একটি বিষয় সম্পর্কে একটি কাগজ লেখার / উপস্থাপনা করার সময়, কেউ সাধারণত নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারটি ভিজ্যুয়ালাইজ করে। সাধারণ স্থাপত্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে দেখার জন্য ভাল / সহজ উপায়গুলি কী কী?

79 machine-learning  neural-network  deep-learning  visualization