সমস্ত সংস্থান আপডেট করে চূড়ান্ত সম্পাদনা:
একটি প্রকল্পের জন্য, আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করছি।
চ্যালেঞ্জ: বেশ সীমিত লেবেলযুক্ত ডেটা এবং আরও অনেক বেশি লেবেলযুক্ত ডেটা।
গোল:
- আধা তত্ত্বাবধানে শ্রেণিবিন্যাস প্রয়োগ করুন
- কোনওভাবে অর্ধ-তদারকি করা লেবেলিং প্রক্রিয়া প্রয়োগ করুন (সক্রিয় শিক্ষার নামে পরিচিত)
আমি গবেষণামূলক গবেষণাপত্রগুলি থেকে অনেকগুলি তথ্য পেয়েছি যেমন ইএম প্রয়োগ করে, ট্রান্সডেস্টিভ এসভিএম বা এস 3 ভিএম (সেমি সুপারভাইজড এসভিএম), বা কোনওরকম এলডিএ ব্যবহার করে ইত্যাদি Even এমনকি এই বিষয়টিতে খুব কম বই রয়েছে।
প্রশ্ন: বাস্তবায়ন এবং ব্যবহারিক উত্স কোথায়?
চূড়ান্ত আপডেট (এমপিক্টাস, বায়ার এবং ডিকরান মার্সুপিয়াল সরবরাহিত সহায়তার ভিত্তিতে)
আধা তত্ত্বাবধানে শেখা:
- টিএসভিএম: এসভিএমলিগথ এবং এসভিএমলিনে ।
- পাইথনে ই এম নাইভ বয়েস
- লাইনপাইপ প্রকল্পে ইএম
কার্যকরী শেখা:
- দ্বৈতবাদী : পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসে উত্স কোড সহ সক্রিয় শিক্ষার একটি বাস্তবায়ন
- এই ওয়েবপৃষ্ঠা সক্রিয় শেখার একটি দুর্দান্ত ওভারভিউ পরিবেশন করে।
- একটি পরীক্ষামূলক ডিজাইন কর্মশালা: এখানে ।
গভীর জ্ঞানার্জন:
- ভূমিকা এখানে ভিডিও ।
- সাধারণ সাইটে ।
- স্ট্যানফোর্ড unsupervised বৈশিষ্ট্য শিক্ষা ও ডীপ শিক্ষণ টিউটোরিয়াল ।
একটি আর প্যাকেজ আরটিেক্সটল রয়েছে । যদি আমার ভুল না হয় তবে এটি আপনি উল্লেখ করেছেন এমন কয়েকটি পদ্ধতি প্রয়োগ করে।
—
এমপিটিক্স
হাই এমপিক্টাস, আপনার সদয় সহায়তার জন্য ধন্যবাদ এটি একটি আকর্ষণীয় টুলকিট। যাইহোক, এটি কেবল তত্ত্বাবধানে পড়াশোনার সাথেই কাজ করছে বলে মনে হচ্ছে, "পাঠ্যদলগুলি স্বয়ংক্রিয় পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিখরচায়, ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং প্যাকেজ যা নবজাতক এবং উন্নত ব্যবহারকারী উভয়েরই তদারকি করা শিক্ষার মাধ্যমে শুরু করা সহজ করে তোলে The প্যাকেজটিতে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে জমায়েত শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য নয়টি অ্যালগরিদম (এসএমএম, সালদা, বুস্টিং, ব্যাগিং, এলোমেলো বন, গ্ল্যামনেট, সিদ্ধান্ত গাছ, নিউরাল নেটওয়ার্ক, সর্বাধিক এনট্রপি) "
—
ফ্লাক
দ্রাত, আমি বইটির পুরানো সংস্করণ পেয়েছি! এই উত্সটি দেখানোর জন্য অনেক ধন্যবাদ!
—
স্তরে বিভক্ত হত্তয়া
