তথ্য বিজ্ঞান

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে আমার কাছে একটি ব্যবহারিক প্রশ্ন আছে ... বলুন আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে ঘরের দামের পূর্বাভাস দিতে চাই এবং জিপ কোড সহ অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করেছি। তারপরে বৈশিষ্ট্যটির গুরুত্ব পরীক্ষা করে আমি বুঝতে পারি যে জিপটি বেশ ভাল বৈশিষ্ট্য, তাই আমি জিপের উপর ভিত্তি করে আরও কিছু …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

আমি কেরাস কীভাবে ব্যবহার করব তা শিখছি এবং পাইলেটের জন্য চোল্টের ডিপ লার্নিংয়ের উদাহরণ ব্যবহার করে আমার লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের সাথে যুক্তিসঙ্গত সাফল্য পেয়েছি । ডেটা সেটটি 3 সম্ভাব্য ক্লাস সহ 3125 দৈর্ঘ্যের সহ 1000 ডলার টাইম সিরিজ। আমি বেসিক ঘন স্তরগুলি ছাড়িয়ে যেতে চাই যা আমাকে প্রায় 70% পূর্বাভাসের হার …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

আমি এমএল এবং টেনসরফ্লোতে নতুন (আমি প্রায় কয়েক ঘন্টা আগে শুরু করেছি), এবং সময় সিরিজের পরবর্তী কয়েকটি ডেটা পয়েন্টের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমি এটি ব্যবহারের চেষ্টা করছি। আমি আমার ইনপুট নিচ্ছি এবং এটি দিয়ে এটি করছি: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

কিছু কারণে অ্যালফাগো জিরো অবিশ্বাস্য ফলাফল সত্ত্বেও আসল আলফাগোর মতো প্রচার পাচ্ছে না। স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করে, এটি ইতিমধ্যে আলফাগো মাস্টারকে পরাজিত করেছে এবং অন্যান্য অনেক মানদণ্ড পেরিয়েছে। আরও অবিশ্বাস্যভাবে, এটি 40 দিনের মধ্যে এটি হয়ে গেছে। গুগল এর নাম দিয়েছে "যুক্তিযুক্তভাবে বিশ্বের সেরা গো খেলোয়াড়" । ডিপমাইন্ড দাবি করেছেন …

10 machine-learning  deep-learning 

বিবরণ: জিপিইউ : জিটিএক্স 1080 প্রশিক্ষণ : 10 ক্লাসের অন্তর্ভুক্ত ~ 1.1 মিলিয়ন ডলার বৈধতা : 10 শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত। 150 হাজার চিত্র images প্রতি যুগের সময় : hours 10 ঘন্টা আমি সিইউডিএ, সিইউডিএনএন এবং টেনসরফ্লো (টেনসরফ্লো জিপিইউ) সেটআপ করেছি। আমি মনে করি না যে আমার মডেলটি এমন জটিল যে প্রতি …

10 machine-learning  python  keras 

পটভূমি: রিলু অ্যাক্টিভেশন সহ স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি ফিট করার সময়, আমি দেখতে পেলাম যে কখনও কখনও পূর্বাভাস ধ্রুবকের কাছাকাছি হয়ে যায়। আমি বিশ্বাস করি যে এখানে যেমন বলা হয়েছে প্রশিক্ষণের সময় মারা যাওয়া রিলু নিউরনগুলির কারণে এটি ঘটে। ( নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে "ডাইং আরএলইউ" সমস্যাটি কী? ) প্রশ্ন: আমি যা করতে চাইছি …

10 machine-learning  neural-network  keras 

আমি আমার সমস্যার জন্য এএনএন ব্যবহার করতে চাই, তবে সমস্যাটি আমার ইনপুট এবং আউটপুট নোড নম্বরগুলি স্থির নয়। আমার প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার আগে আমি কিছু গুগল অনুসন্ধান করেছি এবং খুঁজে পেয়েছি যে আরএনএন আমার সমস্যাটিতে আমাকে সহায়তা করতে পারে। কিন্তু, সব উদাহরণ যা আমি পেয়েছি একরকম থাকে সংজ্ঞায়িত ইনপুট এবং …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

ড্রপআউট ( কাগজ , ব্যাখ্যা ) কিছু নিউরনের আউটপুট শূন্যে সেট করে। সুতরাং একটি এমএলপি-র জন্য আপনার আইরিস ফুলের ডেটাসেটের জন্য নিম্নলিখিত স্থাপত্য থাকতে পারে : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) এটি এর মতো কাজ করবে: softmax(W3⋅tanh(W2⋅mask(D,tanh(W1⋅input_vector)))softmax(W3⋅tanh⁡(W2⋅mask(D,tanh⁡(W1⋅input_vector)))softmax(W_3 \cdot \tanh(W_2 \cdot \text{mask}(D, \tanh(W_1 …

10 dropout 

আমি ভাবছি কীভাবে একটি ইইজি প্রসঙ্গে পুনরাবৃত্তি আর্কিটেকচারটি ব্যাখ্যা করব। বিশেষত আমি এটিকে পুনরাবৃত্ত সিএনএন (এলএসটিএম এর মতো আর্কিটেকচারের বিপরীতে) হিসাবে ভাবছি, তবে এটি অন্যান্য ধরণের পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্কগুলির ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য maybe আমি যখন আর-সিএনএন সম্পর্কে পড়ি তখন এগুলি সাধারণত চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ প্রসঙ্গে ব্যাখ্যা করা হয়। এগুলি সাধারণত "সময়ের সাথে শেখা" …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন / পরিবর্তনশীল নির্বাচনের পন্থা রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ গায়ন এবং এলিসিফ, 2003 ; লিউ এট আল।, ২০১০ ): ফিল্টার পদ্ধতি (যেমন, পারস্পরিক সম্পর্ক ভিত্তিক, এন্ট্রপি ভিত্তিক, এলোমেলো বন গুরুত্ব ভিত্তিক), মোড়কের পদ্ধতি (যেমন, ফরোয়ার্ড সন্ধান, পাহাড়ী আরোহণের সন্ধান) এবং এম্বেড থাকা পদ্ধতিগুলি যেখানে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা মডেল শেখার …

10 feature-selection  performance  model-selection 

প্রশ্নটি আমি স্পার্কে প্রশিক্ষিত একটি ALS মডেলটিতে একজন নতুন ব্যবহারকারীর জন্য রেটিংটি কীভাবে পূর্বাভাস করব? (নতুন = প্রশিক্ষণের সময় দেখা যায় না) সমস্যাটি আমি এখানে অফিসিয়াল স্পার্ক ALS টিউটোরিয়াল অনুসরণ করছি: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html আমি একটি শালীন এমএসই দিয়ে একটি ভাল সুপারিশকারী তৈরি করতে সক্ষম তবে আমি কীভাবে মডেলটিতে নতুন ডেটা ইনপুট …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

আমি শিখেছি কেরার নিম্নলিখিত অনুযায়ী দুটি মডেল "মার্জ" করার কার্যকারিতা রয়েছে: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') মার্জিন্ট এনএন-এর কী অর্থ, কোন পরিস্থিতিতে এটি কার্যকর? এটি কি একধরণের পোশাকের মডেলিং? পারফরম্যান্সের অর্থে বেশ কয়েকটি "মোড" (কনক্যাট, গড়, …

10 keras 

আপনার শ্রেণিবদ্ধের জন্য আপনার উপলভ্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেটটি নির্বাচন করার পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হ'ল মানদণ্ড (যেমন তথ্য লাভ) এর অনুসারে র‌্যাঙ্ক করা এবং তারপরে আপনার শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে যথাযথতা এবং র‌্যাঙ্কড বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেট গণনা করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার বৈশিষ্ট্যগুলি হয় A, B, C, D, Eএবং সেগুলি যদি অনুসরণ অনুসারে …

10 machine-learning  feature-selection 

আমার কাছে সিএসভি ফাইলে নিম্নলিখিত কাঠামোতে একটি ডেটাসেট রয়েছে: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice প্রতিটি সারি এক সাথে কেনা আইটেমগুলির সংকলন নির্দেশ করে। উদাহরণস্বরূপ, প্রথম সারিতে উল্লেখ করে যে আইটেম Banana, Waterএবং Riceএকসঙ্গে কিনে নেন। আমি নিম্নলিখিতগুলির মতো ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে চাই: এটি মূলত একটি গ্রিড চার্ট …

10 python  r  data-mining  visualization  association-rules 

আমি পড়েছি যে বিতরণের উপস্থাপনা বন্টনমূলক অনুমানের উপর ভিত্তি করে যে অনুরূপ প্রসঙ্গে বর্ণিত শব্দগুলির একই অর্থ হয়। ওয়ার্ড টুভেক এবং ডক 2ভেক উভয়ই এই অনুমান অনুসারে মডেল করা হয়েছে। কিন্তু, মূল কাগজে, এমনকি তারা খেতাবধারী হয় Distributed representation of words and phrasesএবং Distributed representation of sentences and documents। সুতরাং, …

10 nlp  word-embeddings  terminology  word2vec