প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি এটি জানতে চাই এবং এটি কীভাবে জমায়েতের থেকে আলাদা? মনে করুন, আমি শ্রেণিবিন্যাস এবং বিভাগকরণের ক্ষেত্রে উচ্চতর নির্ভুলতা অর্জন করতে চাই, একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য, যদি আমি এটি অর্জনের জন্য সিএনএন, আরএনএন ইত্যাদির মতো বিভিন্ন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করি তবে এটাকে এন্ড-এন্ড মডেল বলা হয়? (আর্কিটেকচার?) নাকি?

13 machine-learning  terminology  deep-learning 

পটভূমি: জেফ্রি হিন্টনের এই দুর্দান্ত কথাবার্তা দেখার পরে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় আমি সম্প্রতি গভীর মাত্রায় ডেটা বর্ধনের গুরুত্ব বুঝতে পেরেছি । তিনি ব্যাখ্যা করেছেন যে বর্তমান প্রজন্মের কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি পরীক্ষার অধীনে অবজেক্টের রেফারেন্সের ফ্রেমটিকে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম হয় না, কোনও নেটওয়ার্কের পক্ষে সত্যিকার অর্থে যে কোনও …

13 machine-learning  deep-learning 

আমি জানি যে প্রথাগত পরিসংখ্যানের মডেলগুলি যেমন কক্স প্রপোরেনশনাল হ্যাজার্ডস রিগ্রেশন এবং কিছু কাপলান-মেয়ার মডেলগুলি কোনও ইভেন্টের ব্যর্থতা ইত্যাদি হওয়ার আগ মুহুর্ত পর্যন্ত দিনের ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে অর্থাৎ বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ প্রশ্নাবলি জিবিএম, নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো মেশিন লার্নিং মডেলের রিগ্রেশন সংস্করণ কীভাবে ঘটনার আগ পর্যন্ত দিনের …

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

আমার কাছে 15 কে লেবেলযুক্ত নমুনা (10 টি গোষ্ঠী) নিয়ে একটি ডেটা সেট রয়েছে। আমি মাত্রিকতা হ্রাস 2 টি মাত্রায় প্রয়োগ করতে চাই, এটি লেবেলের জ্ঞানের বিবেচনায় নেবে। আমি যখন পিসিএর মতো "স্ট্যান্ডার্ড" অব্যবহৃত ত্রিমাত্রিকতা হ্রাস কৌশলগুলি ব্যবহার করি, তখন স্ক্যাটার প্লটটির পরিচিত লেবেলের সাথে কোনও সম্পর্ক নেই বলে মনে …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

আমি গভীর শিক্ষার উপর যোশুয়া বেনজিওর বইটি পড়ছিলাম এবং এটি 224 পৃষ্ঠায় বলেছে: কনভ্যোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি কেবল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা তাদের ম্যাট্রিক্সের গুনের জায়গায় কমপক্ষে একটি স্তরগুলিতে কনভোলশন ব্যবহার করে। তবে, গাণিতিকভাবে সুনির্দিষ্ট অর্থে কীভাবে "কনভলিউশনের মাধ্যমে ম্যাট্রিক্স গুণকে প্রতিস্থাপন করা যায়" সে সম্পর্কে আমি 100% নিশ্চিত ছিলাম না। আমাকে কী …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

চমত্কার পরিসংখ্যানের মডেলিং পড়ে: দুটি সংস্কৃতি (ব্রেইম্যান 2001) , আমরা traditionalতিহ্যগত পরিসংখ্যানের মডেলগুলির (যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন) এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির (যেমন, ব্যাগিং, র্যান্ডম ফরেস্ট, বুস্টেড ট্রি ...) মধ্যে সমস্ত পার্থক্যটি ব্যবহার করতে পারি। ব্রেইমান ডেটা মডেলগুলির (প্যারামিট্রিক) সমালোচনা করেন কারণ তারা এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে পরিসংখ্যানবিদ দ্বারা নির্ধারিত …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

আমি জানি যে বৈশিষ্ট্যগুলির মূল সেটটিতে বৈশিষ্ট্য সংখ্যা হ্রাস করার লক্ষ্যে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং মাত্রিক হ্রাস উভয়ই লক্ষ্য। আমরা যদি উভয়েই একই জিনিসটি করি তবে দুজনের মধ্যে সঠিক পার্থক্য কী?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

বলুন, উপর নির্ভরশীল । কঠোরভাবে বলতে,αএক্সXXαα\alpha যদি এবং উভয় এলোমেলো ভেরিয়েবল হয় তবে আমরা লিখতে পারি ;α পি ( এক্স ∣ α )এক্সXXαα\alphaপি ( এক্স∣ α )p(X∣α)p(X\mid\alpha) তবে, যদি একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল হয় এবং একটি প্যারামিটার হয় তবে আমাদের লিখতে হবে ।α পি ( এক্স ; α )এক্সXXαα\alphaপি ( এক্স; …

13 machine-learning  terminology 

আমি সবে "পরিসংখ্যান শিক্ষার একটি ভূমিকা" শেষ করেছি । আমি ভাবলাম যে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির জন্য সেরা টিউনিং পরামিতিগুলি সন্ধানের জন্য ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করা ডেটা স্নোপিংয়ের থেকে পৃথক কিনা? আমরা বারবার যাচাই করে দেখছি যে টিউনিং প্যারামিটারের মানটি পরীক্ষার সেটে সেরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ফলাফলের ফলাফল করে। যদি কেবলমাত্র পৌঁছে যাওয়া …

13 machine-learning  cross-validation 

আমি মেশিন লার্নিং, কার্ট-কৌশল এবং এ জাতীয় মতামতে বেশ নতুন এবং আমি আশা করি আমার ভোদাভুটিও খুব স্পষ্ট নয়। র্যান্ডম ফরেস্ট কীভাবে একাধিক স্তরের / স্তরক্রমিক ডেটা স্ট্রাকচারগুলি পরিচালনা করে (উদাহরণস্বরূপ যখন ক্রস-লেভেল ইন্টারঅ্যাকশন আগ্রহী)? এটি হ'ল বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধ স্তরের বিশ্লেষণের ইউনিটগুলির সাথে ডেটা সেট করে ( উদাহরণস্বরূপ , শিক্ষার্থীরা …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

আমি সম্প্রতি কর্নেল ট্রিকের ব্যবহার সম্পর্কে শিখেছি, যা এই মাত্রাগুলিতে ডেটা লিনিয়ারাইজ করার প্রয়াসে উচ্চতর মাত্রিক স্থানগুলিতে ডেটা ম্যাপ করে। এমন কোনও ঘটনা আছে যেখানে আমার এই কৌশলটি ব্যবহার করা এড়ানো উচিত? এটি কি সঠিক কার্নেল ফাংশনটি অনুসন্ধান করার বিষয়? লিনিয়ার ডেটার জন্য এটি অবশ্যই সহায়ক নয়, তবে অ-রৈখিক ডেটার …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

গণিতে আমার কোনও ব্যাকগ্রাউন্ড নেই, তবে আমি বুঝতে পেরেছি যে সহজ পারসেপ্ট্রন কীভাবে কাজ করে এবং আমি মনে করি যে আমি হাইপারপ্লেনের ধারণাটি উপলব্ধি করেছি (আমি এটি জ্যামিতিকভাবে 3 ডি স্পেসে প্লেন হিসাবে কল্পনা করি যা দুটি পয়েন্ট মেঘকে আলাদা করে দেয়, ঠিক যেমন একটি লাইন পৃথক হয়) 2 ডি …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

আমি বিভিন্ন গুণাবলীর ভিত্তিতে দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য র্যান্ডম বন ব্যবহার করে রিগ্রেশন করছি। কোড পাইথনে সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে লেখা হয়েছে। আপনি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন যে আপনার নিজের ভেরিয়েবলগুলি exp/ logব্যবহারের পূর্বে রিগ্রেশন মডেলের সাথে মানানসই তা পরিবর্তন করা উচিত ? র্যান্ডম ফরেস্টের মতো কোনও এনসেম্বল পদ্ধতির ব্যবহার করার সময় …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

আমি কোনও অফিসিয়াল বা কাঠামোগত ডেটা বিশ্লেষণ বা মেশিন লার্নিং কোর্সে (সাম্প্রতিক অনলাইন অফারিং ব্যতীত) কখনও অংশ নিইনি এবং জিনিসগুলি পড়া এবং চেষ্টা করে যা শিখেছি তা বেশিরভাগই শিখেছি। আমি জানি আমি চাকরি পেতে সক্ষম হতে অনেক দূরে আছি। আমার প্রশ্নটি এর চেয়ে ভাল ( এই প্রশ্নের মতো ) নয় …

13 machine-learning  data-mining  careers 

বলি যে আমি একটি চলচ্চিত্র এম এর জন্য লজিস্টিক শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করতে চাই। আমার বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যক্তির বয়সের মতো, লিঙ্গ, পেশা, অবস্থানের মতো কিছু হবে। প্রশিক্ষণের সেটটি এমন কিছু হবে: বয়স লিঙ্গ পেশার অবস্থানের মতো (1) / অপছন্দ (0) 23 এম সফটওয়্যার মার্কিন 1 24 এফ ডাক্তার ইউ কে 0 এবং …

13 machine-learning  feature-construction