প্রশ্ন ট্যাগ «training»

আমি আরএনএন সম্পর্কে শিখতে শুরু করার চেষ্টা করছি এবং আমি কেরাস ব্যবহার করছি। আমি ভ্যানিলা আরএনএন এবং এলএসটিএম স্তরগুলির প্রাথমিক ভিত্তিটি বুঝতে পারি, তবে প্রশিক্ষণের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত বিন্দু বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। ইন keras ডকুমেন্টেশন , এটা বলছেন একটি RNN স্তর ইনপুট আকৃতি থাকতে হবে (batch_size, timesteps, input_dim)। …

60 python  keras  rnn  training 

সুতরাং, আমি এই বিষয়ে কোনও সাহিত্যের সন্ধান করতে পারিনি তবে মনে হচ্ছে এটি একটি মূল্যবান মূল্য দেওয়ার মতো: নতুন পর্যবেক্ষণ উপলব্ধ থাকলে মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুকূলকরণের সেরা অনুশীলনগুলি কী কী? পূর্বাভাস হ্রাস শুরু হওয়ার আগে কোনও মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণের সময়কাল / ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করার কোনও উপায় আছে কি? সামগ্রিক ডেটার …

28 machine-learning  predictive-modeling  optimization  training 

পছন্দের মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ, যাচাইকরণ এবং পরীক্ষার পরে একটি সাধারণ কৌশল হ'ল পরীক্ষার উপসেট সহ সম্পূর্ণ ডেটাसेट ব্যবহার করা, এটি কোনও পণ্য স্থাপনের জন্য একটি চূড়ান্ত মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য , যেমন পণ্য। আমার প্রশ্ন: এটি কি সর্বদা সর্বোত্তম করার জন্য? পারফরম্যান্স আসলে খারাপ হয়ে গেলে কী হবে? উদাহরণস্বরূপ, …

24 machine-learning  dataset  training  accuracy 

মেশিন লার্নিংয়ের মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, মাঝে মাঝে ব্যাচের আকার 2 এর শক্তিতে রাখাই কেন সুবিধাজনক? আমি ভেবেছিলাম যে আপনার জিপিইউ মেমরি / র‌্যামের মধ্যে সবচেয়ে বড় ফিট এমন একটি আকার ব্যবহার করা ভাল। এই উত্তরে দাবি করা হয়েছে যে কিছু প্যাকেজের জন্য ব্যাচের আকার হিসাবে 2 এর শক্তি আরও …

18 machine-learning  training 

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

আমি আমার ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের এলোমেলো বন মডেল চালানোর জন্য পাইথন ব্যবহার করি (লক্ষ্য পরিবর্তনশীলটি বাইনারি ক্লাস ছিল)। প্রশিক্ষণ এবং ডেটাসেট পরীক্ষা করার সময়, আমি স্ট্র্যাটেড স্যাম্পলিং (প্রদর্শিত কোডের মতো) ব্যবহার করব কিনা তা নিয়ে লড়াই করেছি। এখনও অবধি, আমি আমার প্রকল্পে পর্যবেক্ষণ করেছি যে স্তরিত কেসটি একটি উচ্চতর মডেল পারফরম্যান্সের …

14 machine-learning  python  random-forest  sampling  training 

আমার ব্যবহার করা উচিত ন্যূনতম, সর্বাধিক এবং "যুক্তিসঙ্গত" পরিমাণগুলির সাথে সম্পর্কিত কোনও নিয়ামক (বা প্রকৃত নিয়ম) কি আছে? বিশেষত আমি টেনসরফ্লো এবং num_unitsসম্পত্তি থেকে বেসিকএলএসটিএমসেল সম্পর্কিত করছি । অনুগ্রহ করে ধরে নিই যে আমার দ্বারা শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যা রয়েছে: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning