তথ্য বিজ্ঞান

আমি জানি যে এই প্রশ্নের কোনও সুস্পষ্ট উত্তর নেই, তবে ধরা যাক যে আমার কাছে প্রচুর ডেটা সহ একটি বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে এবং আমি ইনপুটটিতে একটি নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করতে চাই। "সেরা" উপায়টি হ'ল নতুন বৈশিষ্ট্যটির সাথে নেটওয়ার্কটি পরীক্ষা করা এবং ফলাফলগুলি দেখা, তবে বৈশিষ্ট্যটি কি অনন্যভাবে সহায়তা করে …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

আমি একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর (নিউরোপেপটাইড হরমোন পূর্ববর্তী) এর অন্তর্গত হিসাবে {প্রোটিন} ক্রম শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য, একটি বিদ্যমান তত্ত্বাবধানে শ্রেণিবদ্ধকারীকে উন্নত করতে কাজ করছি। প্রায় ১৩ মিলিয়ন প্রোটিন সিকোয়েন্সের ("অজানা / দুর্বল মন্তব্যযুক্ত ব্যাকগ্রাউন্ড") এর ব্যাকগ্রাউন্ডের বিপরীতে বা প্রায় ১০০,০০০ পর্যালোচনা করা হয়েছে, প্রাসঙ্গিক প্রোটিন রয়েছে যা বিভিন্ন ধরণের সংখ্যার সাথে …

16 machine-learning  data-mining  python  classification 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা করছি এবং আমি অনেক লোকের কোড এবং টিউটোরিয়াল পড়েছি। একটি জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি যে অনেক লোক গ্রহণ করে np.logবা logঅবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল যেমন loan_amountবা applicant_incomeইত্যাদি গ্রহণ করে আমি কেবল এর পেছনের কারণটি বুঝতে চাই। এটি কী আমাদের মডেল পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করতে সহায়তা করে? এটা কি …

16 machine-learning  python  classification  scikit-learn 

ইন Keras গোড়া থেকে প্রশিক্ষণ convnets ব্লগ , কোড শো শুধুমাত্র নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ ও বৈধতা ডেটার উপর চলছে। পরীক্ষার তথ্য কি? বৈধতা ডেটা কি পরীক্ষার ডেটা হিসাবে একই (আমার মনে হয় না)। ট্রেন এবং বৈধতা ফোল্ডারগুলির মতো অনুরূপ লাইনে যদি একটি পৃথক পরীক্ষার ফোল্ডার থাকে তবে পরীক্ষার ডেটার জন্য আমরা …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

নীচের পূর্বাভাস ফাংশনটি -র পাশাপাশি মান দেয় তাই এটি সম্ভাব্যতা হতে পারে না। param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) আমি গুগল করেছি এবং চেষ্টা করেছি pred_s <- predict(bst, x_mat_s2,type="response") কিন্তু এটি কার্যকর …

16 machine-learning  r  predictive-modeling  decision-trees 

কেরাসের মধ্যে fit()এবং পার্থক্য কী fit_generator()? আমি কখন fit()বনাম ব্যবহার করা উচিত fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

আমার কাছে নিম্নলিখিত সিএনএন রয়েছে: আমি 5x5 আকারের একটি ইনপুট চিত্র দিয়ে শুরু করি তারপরে আমি 2x2 কার্নেল এবং স্ট্রাইড = 1 ব্যবহার করে কনভলিউশনটি প্রয়োগ করি যা 4x4 আকারের বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র তৈরি করে। তারপরে আমি স্ট্রাইড = 2 দিয়ে 2x2 সর্বাধিক-পুলিং প্রয়োগ করি যা বৈশিষ্ট্যের মানচিত্রটিকে 2x2 আকারে হ্রাস …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচন মূলত ডেটার মাত্রিকতা হ্রাস করে, তবে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনটি যদি আমি সঠিক থাকি তবে ডেটাটিকে আরও বিভাজ্য করে তোলে। কোন কৌশলটি অন্যের চেয়ে বেশি পছন্দ হবে এবং কখন? আমি ভাবছিলাম, যেহেতু বৈশিষ্ট্য নির্বাচনটি মূল ডেটা এবং এর বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংশোধন করে না, তাই আমি ধরে নিয়েছি যে …

16 feature-selection  feature-extraction  dimensionality-reduction 

ব্যাগের বাইরে থাকা নমুনাগুলির সাথে জেনারালাইজেশন ত্রুটিটি অনুমান করার জন্য বৃত্তাকার অরণ্য বাস্তবায়ন কি স্কিকিট-লারিংয়ের স্কোরিং পদ্ধতি হিসাবে গড় যথার্থতা ব্যবহার করে? ডকুমেন্টেশনে এটি উল্লেখ করা হয়নি তবে স্কোর () পদ্ধতিটি গড় নির্ভুলতার প্রতিবেদন করে। আমার অত্যন্ত ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে এবং আমি গ্রিড অনুসন্ধানে আমার স্কোরিং মেট্রিক হিসাবে আরওসি এর …

16 random-forest  scikit-learn 

ধরুন আমাদের কাছে দুটি ধরণের ইনপুট বৈশিষ্ট্য রয়েছে, শ্রেণিবদ্ধ এবং অবিচ্ছিন্ন। শ্রেণিবদ্ধ ডেটাগুলিকে ওয়ান-হট কোড এ হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যখন অবিচ্ছিন্ন ডেটা এন-ডাইমেনশন স্পেসে কেবল একটি ভেক্টর বি হয়। দেখে মনে হয় যে কেবল কনট্যাট (এ, বি) ব্যবহার করা ভাল পছন্দ নয় কারণ এ, বি সম্পূর্ণ ভিন্ন ধরণের …

16 neural-network  feature-selection  categorical-data  feature-construction 

আমি শিখেছি যে, একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করার জন্য, আমাদের বিভাগীয় ভেরিয়েবলগুলি ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তরিত করে তাদের যত্ন নিতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের ডেটা সেটে, অবস্থানের মতো ভেরিয়েবল থাকে: Location ---------- Californian NY Florida আমাদের এগুলিকে রূপান্তর করতে হবে: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 যাইহোক, এটি …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

আমি একজন নবীন আন্ডারগ্রাজুয়েট শিক্ষার্থী (এটি উল্লেখ করার ফলে আপনি আমার অপরিচিততা ক্ষমা করতে পারেন) যিনি বর্তমানে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে গবেষণা করছেন। আমি আমার অধ্যাপকের দিকনির্দেশনার ভিত্তিতে একটি থ্রি-নোড নিউরাল নেটওয়ার্ককে (যা কাজ করে) কোড করেছি। যাইহোক, আমি এআই এবং ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার অর্জন করতে চাই এবং সঠিকভাবে গভীরতার …

15 machine-learning  neural-network 

ধরা যাক আমার কাছে একটি তীরের একটি শীর্ষ-ডাউন ছবি রয়েছে এবং আমি এই তীরটি যে কোণটি তৈরি করেছে সে সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে চাই। এটি এবং ডিগ্রি বা এবং । সমস্যাটি হ'ল এই লক্ষ্যটি বিজ্ঞপ্তিযুক্ত, এবং ডিগ্রি হুবহু একই রকম যা আমি আমার টার্গেটে অন্তর্ভুক্ত করতে চাই, যা সাধারণীকরণকে উল্লেখযোগ্যভাবে সহায়তা …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

বলুন যে আমি 10 টি বস্তু সনাক্ত করতে প্রাক-প্রশিক্ষিত নেটওয়ার্কে স্থানান্তর শেখা করেছি। আমি ইতিমধ্যে প্রশিক্ষিত 10 টি বিভাগ বা মূল প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলটির তথ্য না হারিয়ে নেটওয়ার্ক কীভাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে এমন 11 তম আইটেম যুক্ত করবেন? একটি বন্ধু আমাকে বলেছিল যে এই ক্ষেত্রে সক্রিয় গবেষণা চলছে, তবে আমি কোনও …

15 neural-network  deep-learning 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ধরণের অধ্যয়ন করেছি। ফাংশনগুলি নিজেরাই বেশ সোজা, তবে প্রয়োগের পার্থক্য সম্পূর্ণ পরিষ্কার নয়। এটি যুক্তিসঙ্গত এবং লিনিয়ার ধরণের ফাংশনগুলির মধ্যে পার্থক্য রাখার পক্ষে যুক্তিযুক্ত যে বাইনারি / অবিচ্ছিন্ন আউটপুট নির্ভর করে তবে সাধারণ লিনিয়ারটির চেয়ে সিগময়েড ফাংশনটির সুবিধা কী? আরএলইউ বিশেষত আমার জন্য বুঝতে …

15 neural-network  activation-function