তথ্য বিজ্ঞান

কম্পিউটার দৃষ্টি বা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে গভীর শিক্ষার জন্য এখনও পর্যন্ত অনেক আকর্ষণীয় অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। অন্যান্য অন্যান্য traditionalতিহ্যবাহী ক্ষেত্রে এটি কেমন? উদাহরণস্বরূপ, আমার traditionalতিহ্যবাহী আর্থ-ডেমোগ্রাফিক ভেরিয়েবলগুলি প্লাস হতে পারে প্রচুর ল্যাব পরিমাপ এবং একটি নির্দিষ্ট রোগের পূর্বাভাস দিতে চাই। আমার যদি প্রচুর পর্যবেক্ষণ থাকে তবে এটি কী গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশন …

12 deep-learning 

আমি মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি ভিসি-ডাইমেনশন কীভাবে গণনা করব তা জানতে চাই। উদাহরণ স্বরূপ: h(x)={10if a≤x≤belse জ(এক্স)={1যদি একটি≤এক্স≤খ0আর h(x)=\begin{cases} 1 &\mbox{if } a\leq x \leq b \\ 0 & \mbox{else } \end{cases} , পরামিতি সঙ্গে(a,b)∈R2(একটি,খ)∈আর2(a,b) ∈ R^2 । এর ভিসি-ডাইমেনশন কী?

12 machine-learning  classification  vc-theory 

আমার দুটি ডেটা ফ্রেম df1 এবং df2 রয়েছে এবং আমি সেগুলি একটি একক ডেটা ফ্রেমে মার্জ করতে চাই। এটি এমনভাবে মনে হয় যেন কেন্দ্রের নীচে উল্লম্বভাবে একক ডেটা ফ্রেমকে বিভক্ত করে ডিএফ 1 এবং ডিএফ 2 তৈরি করা হয়েছিল, যেমন একটি কাগজের টুকরো ছিঁড়ে যা অর্ধেকের মধ্যে একটি তালিকা থাকে …

12 pandas 

যতদূর আমি ঘন ঘন প্যাটার্ন মাইনিং (এফপিএম) সমস্যা সমাধানের জন্য অ্যালগরিদমগুলির বিকাশ জানি, উন্নতির রাস্তায় কয়েকটি প্রধান চেকপয়েন্ট রয়েছে। প্রথমত, এগ্রিওরি অ্যালগরিদম 1993 সালে অগ্রওয়াল এট আল দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল । সমস্যাটির আনুষ্ঠানিককরণের পাশাপাশি। অ্যালগরিদম ডেটা বজায় রাখার জন্য একটি ল্যাটিস ব্যবহার করে সেটগুলি (পাওয়ারসেট) থেকে কিছু সেট স্ট্রিপ-অফ করতে …

12 bigdata  data-mining  efficiency  state-of-the-art 

আমার কাছে M 1M সারি এবং ~ 500K স্পার্স বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি 1K-5K ঘন বৈশিষ্ট্যগুলির ক্রম অনুসারে মাত্রাটি কোথাও কমাতে চাই। sklearn.decomposition.PCAবিরল ডেটাতে কাজ করে না, এবং আমি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছি sklearn.decomposition.TruncatedSVDতবে খুব দ্রুত একটি স্মৃতি ত্রুটি পেয়েছি । এই স্কেলে দক্ষ মাত্রিকতা হ্রাসের জন্য আমার বিকল্পগুলি …

12 python  scikit-learn  dimensionality-reduction 

সাইকিট-লার্ন সম্পর্কে বেশিরভাগ অনুমানকারীতে, সমান্তরাল কাজ ব্যবহার করে তৈরি করার জন্য / পদ্ধতিগুলির একটি n_jobsপরামিতি রয়েছে । আমি লক্ষ্য করেছি যে এটি সেট করা মাত্র 1 পাইথন প্রক্রিয়া তৈরি করে এবং কোরগুলি সর্বাধিক করে তোলে, ফলে সিপিইউ ব্যবহার 2500% শীর্ষে পৌঁছে যায়। এটি কিছু ধনাত্মক পূর্ণসংখ্য> 1 এ সেট করা …

12 python  scikit-learn 

র‌্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে আমার প্রশিক্ষণের ডেটাসেটের যথার্থতা খুঁজে পাওয়া দরকার। তবে আমার ডেটা সেটের ধরণটি উভয় শ্রেণিবদ্ধ এবং সংখ্যাসূচক। আমি যখন এই ডেটা ফিট করার চেষ্টা করেছি, তখন আমি একটি ত্রুটি পেয়েছি। 'ইনপুটটিতে NaN, অনন্ত বা dtype (' float32 ')' এর চেয়ে খুব বড় একটি মান রয়েছে। সমস্যা …

12 python  data-mining  random-forest 

'নাল' উপাদান এবং সংখ্যাসূচক উপাদান সমন্বিত একটি পাইপর্ক ডেটা ফ্রেম বিবেচনা করুন। সাধারণভাবে, সংখ্যার উপাদানগুলির বিভিন্ন মান থাকে। ধ্রুবক সংখ্যাসূচক মান দ্বারা উদাহরণস্বরূপ ডাটাফ্রেমের সমস্ত সংখ্যাসূচক মানগুলি কীভাবে প্রতিস্থাপন করা সম্ভব (উদাহরণস্বরূপ মান 1 দিয়ে)? আগাম ধন্যবাদ! পাইস্পার্ক ডেটাফ্রেমের উদাহরণ: 123c10.04−1nullc21null1.2c31.35−1.2nullc1c2c310.0411.352−1null−1.23null1.2null \begin{array}{c|lcr} & \text{c1} & \text{c2} & \text{c3} \\ \hline …

12 python  apache-spark 

আমি বর্তমানে টেনসরফ্লোতে একটি কোর্স করছি যা তারা tf.one_hot ব্যবহার করে (সূচকগুলি, গভীরতা)। এখন আমি বুঝতে পারছি না যে এই সূচকগুলি কীভাবে বাইনারি ক্রমে পরিবর্তিত হয়। কেউ দয়া করে আমাকে সঠিক প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করতে পারেন ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

চিত্রটিতে প্রদর্শিত নিম্নলিখিত প্রশ্নটি সম্প্রতি এক পরীক্ষার সময় জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল। আমি নিশ্চিত নই যে আমি ওসামের রেজার নীতিটি সঠিকভাবে বুঝতে পেরেছি কিনা। প্রশ্নে প্রদত্ত বিতরণ এবং সিদ্ধান্তের সীমানা অনুসারে এবং ওসামের রেজার অনুসরণ করে উভয় ক্ষেত্রেই সিদ্ধান্তের সীমানা বি উত্তর হওয়া উচিত। কারণ ওকামের রেজার হিসাবে, সহজ শ্রেণিবদ্ধকারী চয়ন …

11 machine-learning  classification 

আমি সবেমাত্র কেরাসের সাথে এই এলএসটিএম নিউরাল নেটওয়ার্কটি তৈরি করেছি import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

আপনি কিভাবে হবে নিখুত একটি প্রাক প্রশিক্ষিত neural network একটি পৃথক সমস্যা এটি প্রয়োগ কিভাবে? আপনি কি প্রাক প্রশিক্ষিত মডেলটিতে আরও স্তর যুক্ত করতে এবং এটি আপনার ডেটা সেটে পরীক্ষা করতে চান? উদাহরণস্বরূপ, যদি কাজটি ওয়ালপেপারের গোষ্ঠীগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য কোনও সিএনএন ব্যবহার করা হত তবে আমি নিশ্চিত যে এটি …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

আমি সবেমাত্র কগনিটিভ ক্লাস.ইয়ের উপর আর কোর্সের জন্য মেশিন লার্নিং শেষ করেছি এবং র্যান্ডম ফরেস্টের সাথে পরীক্ষা শুরু করেছি। আমি আর এ "র্যান্ডমফোরস্ট" লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি মডেল তৈরি করেছি। মডেলটি ভাল এবং খারাপ দুটি শ্রেণি দ্বারা শ্রেণিবদ্ধ করে। আমি জানি যে কোনও মডেল যখন ওভারফিট হয়, তখন এটি তার …

11 r  random-forest  prediction  overfitting 

আমি পাইথন, সাইকিট-লার্ন এবং কেরাসের সাথে কাজ করছি। আমার কাছে নিম্নোক্তগুলির মতো সামনের মুখী ঘড়ির 3000 হাজার চিত্র রয়েছে: ওয়াচ_1 , ওয়াচ_2 , ওয়াচ_3 । আমি একটি প্রোগ্রাম লিখতে চাই যা ইনপুট হিসাবে একটি আসল ঘড়ির ছবি পেয়ে থাকে যা সম্ভবত উপরের ছবিগুলির তুলনায় কম আদর্শ অবস্থার অধীনে নেওয়া হয় …

11 python  neural-network  keras