তথ্য বিজ্ঞান

আমার কাছে প্রচুর নমুনা রয়েছে যা ম্যানচেস্টার এনকোডড বিট স্ট্রিমগুলি অডিও সিগন্যাল হিসাবে উপস্থাপন করে। যে ফ্রিকোয়েন্সিটিতে তারা এনকোড করা হয় তা হ'ল প্রাথমিক ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানটি যখন উচ্চ থাকে এবং পটভূমিতে ধারাবাহিক পরিমাণে সাদা শব্দ থাকে noise আমি এই স্ট্রিমগুলিকে ম্যানুয়ালি ডিকোড করেছি, তবে আমি ভাবছিলাম যে এনকোডিং স্কিমগুলি শিখতে …

9 machine-learning  data-mining  scalability  algorithms  feature-selection 

কোনও পাঠ্য শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য কোন অবাধে উপলভ্য ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করতে পারি? আমরা তার জন্য সর্বাধিক সম্পর্কিত বিষয়বস্তুর সুপারিশ করে আমাদের ব্যবহারকারীদের ব্যস্ততা বাড়ানোর চেষ্টা করছি, তাই আমরা ভেবেছিলাম আমরা যদি ইতিমধ্যে শ্রেণিবদ্ধ পোস্টের এলোমেলো সংখ্যার পোস্টে তার প্রতিক্রিয়া পেয়ে আমরা তার বিষয়বস্তুকে প্রবৃত্ত করার দ্বারা প্রস্তাবিত শব্দের একটি …

9 machine-learning  classification  dataset  clustering  text-mining 

আমার কাছে একটি রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে একটি বিশাল ডেটাসেট রয়েছে যার জন্য আমার একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল তৈরি করতে হবে। সাধারণত এই পরিস্থিতির জন্য আমি ইন্ডুকটিভ লজিক প্রোগ্রামিং (আইএলপি) ব্যবহার করব তবে বিশেষ পরিস্থিতির কারণে আমি এটি করতে পারি না। এটি মোকাবেলার অন্যান্য উপায়টি হ'ল আমি যখন বিদেশী সম্পর্ক স্থাপন করি …

9 data-mining  classification  relational-dbms 

একটি সুপারিশ সিস্টেম কোনও নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর কাছে কী সুপারিশ করা হয়েছিল এবং সেই ব্যবহারকারী সেই প্রস্তাবটি গ্রহণ করে কিনা তার একটি লগ রাখে। এটা দেখতে user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 যেখানে 1 এর অর্থ ব্যবহারকারী সুপারিশটি গ্রহণ করেছেন যখন -1 …

9 recommender-system 

আমি এই সম্প্রদায়ে নতুন এবং আশা করি আমার প্রশ্নটি এখানে ভালই ফিট হয়ে যাবে। আমার স্নাতক ডেটা অ্যানালিটিক্স কোর্সের অংশ হিসাবে আমি স্মার্টফোনের ডেটা সেট ব্যবহার করে মানবিক কার্যকলাপের স্বীকৃতিতে প্রকল্পটি বেছে নিয়েছি। যতদূর আমি উদ্বিগ্ন এই বিষয়টি মেশিন লার্নিং এবং সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলির সাথে সম্পর্কিত। আমি এখনও এই প্রযুক্তিগুলির …

9 bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining 

আমি আমার ডেটাসেটের ওপরে নমুনা করতে স্মোটেক কৌশল ব্যবহার করেছি এবং এখন আমার ভারসাম্যপূর্ণ ডেটাসেট রয়েছে। আমি যে সমস্যার মুখোমুখি হয়েছি তা হ'ল পারফরম্যান্স মেট্রিক্স; ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের যথার্থতা, পুনর্বিবেচনা, এফ 1 পরিমাপ, নির্ভুলতা ভারসাম্যপূর্ণ ডেটাসেটের চেয়ে আরও ভালভাবে সম্পাদন করা হয়। ভারসাম্যপূর্ণ ডেটাসেট মডেলটির কার্যকারিতা উন্নত করতে পারে তা দেখানোর …

8 performance 

আমি কেরাসে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করছি এবং আমি পর্যবেক্ষণকৃত বৈধতা মেট্রিক (আমার ক্ষেত্রে জ্যাকার্ড সূচক ) অনুযায়ী সেরা মডেলটি সংরক্ষণ করতে মডেলচেকপয়েন্ট ব্যবহার করছি । আমি যখন টেনসরবোর্ডে মডেলটি উন্নতি করতে দেখছি তখন আমি ওজনগুলি লোড করার এবং মডেলটি মূল্যায়ন করার চেষ্টা করি যখন এটি মোটেই কাজ করছে …

8 keras  convnet 

ভারসাম্য বর্গ সমস্যা মোকাবেলা করার জন্য যে পদ্ধতির বিকাশ করা হয়েছে তার শ্রেণিবদ্ধ করার সর্বোত্তম উপায় কী? এই নিবন্ধটি তাদের মধ্যে শ্রেণিবদ্ধ করে: প্রাক প্রসেসিং: ওভার স্যাম্পলিং, আন্ডার স্যাম্পলিং এবং হাইব্রিড পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, ব্যয় সংবেদনশীল লার্নিং: সরাসরি পদ্ধতি এবং মেটা-লার্নিং অন্তর্ভুক্ত যা পরবর্তীকালে থ্রেশোল্ডিং এবং স্যাম্পলিংয়ে বিভক্ত হয়, নকশাকৃত …

8 machine-learning  classification  class-imbalance 

সীমাবদ্ধ নির্ভুলতা কি আপনি ব্যাখ্যা করতে পারেন? সীমাবদ্ধ নির্ভুলতা কেন মেশিন লার্নিংয়ে সমস্যা?

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

ইমেজটিতে এই 3 টি প্লটে এবং নীচের নমুনার ডেটা হিসাবে সময়ের সাথে সাথে প্রতিটি যানবাহনের পার্শ্ববর্তী অবস্থানের জন্য আমার লেন নম্বর এবং লেন নম্বর রয়েছে। > a Frame.ID xcoord Lane 1 452 27.39400 3 2 453 27.38331 3 3 454 27.42999 3 4 455 27.46512 3 5 456 27.49066 3 …

8 machine-learning  r 

আমি জানতে চাই যে আপনার কাছে টপিক মডেল এবং এলডিএ সম্পর্কে কিছু ভাল টিউটোরিয়াল (দ্রুত এবং সোজাসাপ্টা) রয়েছে, কিছু সত্যিকারের উদাহরণ সহ কিছু প্যারামিটার কীভাবে সেট করা যায়, কী বোঝায় সেগুলি কী বোঝাতে হবে তা স্বজ্ঞাতভাবে শিখিয়েছি কিনা।

8 topic-model  lda 

আমি গাছের সংখ্যা বৃদ্ধি হিসাবে scikit শিখতে এর GradientBoostingRegressor, আমি আরো নেতিবাচক পূর্বাভাস পেতে, যদিও আমার প্রশিক্ষণ বা সেট টেস্টিংয়ের জন্য কোনো নেতিবাচক মান। আমার প্রায় 10 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যার বেশিরভাগ বাইনারি। আমি যে প্যারামিটারগুলি টিউন করছিলাম সেগুলির মধ্যে কয়েকটি ছিল: গাছ / পুনরাবৃত্তি সংখ্যা; শেখার গভীরতা; এবং শেখার …

8 machine-learning  python  algorithms  scikit-learn  kaggle 

আমার ডেল কোর আই 7 - 16 জিবি র‌্যাম - 4 জিবি 960 মি জিপিইউ ল্যাপটপে, আমি 3 ডি সিএনএন ব্যবহার করে ফুসফুসের সিটি চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার প্রকল্পে কাজ করছি। আমি টেনসরফ্লো এর সিপিইউ সংস্করণ ব্যবহার করছি। চিত্রগুলি নমপি অ্যারে আকার (25,50,50) হিসাবে প্রস্তুত। আমার সিএনএন মডেলটিতে 2 টি কনভ …

7 python  tensorflow  cnn 

আমি সদ্য 231 থেকে গভীর শেখার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি শিখতে শুরু করেছি। আমি পাইথনে নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি। আমি টেনসরফ্লো বা সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে দেখছি। এই অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য এই গ্রন্থাগারগুলির কিছু উপকারী এবং কনস কি?

7 neural-network  deep-learning  tensorflow 

সুতরাং আমি ভাবছিলাম যে উদাহরণস্বরূপ, উচ্চ পক্ষপাত বা উচ্চ বৈকল্পিকতার দ্বারা উপস্থাপিত ইস্যুগুলির সাথে মুখোমুখি হয়ে তারা কীভাবে মডেলটি তৈরি করার চেষ্টা করছে তা কীভাবে সর্বোত্তম করতে পারে। এখন অবশ্যই একটি সন্তোষজনক পরিণতি পেতে আপনি নিয়মিতকরণের প্যারামিটার নিয়ে খেলতে পারেন, তবে আমি ভাবছিলাম যে নিয়মের উপর নির্ভর না করে এটি …

7 machine-learning  variance  bias