Quelles sont les différences, le cas échéant, entre un "informaticien" et un "ingénieur en apprentissage automatique"? Au cours des dernières années, les "ingénieurs en apprentissage machine" ont commencé à apparaître fréquemment dans les offres d'emploi. Cela est particulièrement visible à San...
Est-ce que quelqu'un peut pratiquement expliquer la raison derrière l' impureté de Gini par rapport au gain d'information (basé sur Entropie)? Quelle métrique est préférable d'utiliser dans différents scénarios lors de l'utilisation d'arbres de
J'essaie de commencer à apprendre sur les RNN et j'utilise Keras. Je comprends le principe de base des couches RNN et LSTM à la vanille, mais j’ai du mal à comprendre un certain point technique pour la formation. Dans la documentation de keras , il est indiqué que l’entrée dans une couche RNN doit...
Je commençais à regarder dans l'aire sous la courbe (AUC) et je suis un peu confus quant à son utilité. Lorsqu’on m’expliqua pour la première fois, les AUC semblaient être un excellent moyen de mesurer les performances, mais dans le cadre de mes recherches, certains ont affirmé que son avantage...
Je fais quelques problèmes sur une application d'arbre de décision / forêt aléatoire. J'essaie d'adapter un problème comportant à la fois des chiffres et des chaînes (telles que le nom du pays). Maintenant, dans la bibliothèque, scikit-learn prend uniquement des nombres en tant que paramètres, mais...
Le problème que je traite est de prédire les valeurs de séries chronologiques. Je regarde une série chronologique à la fois et, sur la base par exemple de 15% des données d'entrée, je voudrais prédire ses valeurs futures. Jusqu'à présent, j'ai rencontré deux modèles: LSTM (mémoire à long terme et à...
Je construis un modèle de régression et j'ai besoin de calculer ce qui suit pour vérifier les corrélations Corrélation entre 2 variables qualitatives multiniveaux Corrélation entre une variable catégorielle à plusieurs niveaux et une variable continue VIF (facteur d'inflation de la variance) pour...
C'est une petite question conceptuelle qui me hante depuis un moment: comment pouvons-nous propager en arrière à travers une couche de regroupement maximal dans un réseau de neurones? Je suis tombé sur des couches de max-pooling en parcourant ce tutoriel pour la bibliothèque nn de Torch 7. La...
Problème: Je travaille sur un projet qui implique des fichiers journaux similaires à ceux trouvés dans l'espace de surveillance informatique (à ma meilleure compréhension de l'espace informatique). Ces fichiers journaux sont des données chronologiques organisées en centaines / milliers de lignes de...
De wikipedia, La réduction de dimensionnalité ou réduction de dimension est le processus de réduction du nombre de variables aléatoires prises en compte. Elle peut être divisée en sélection et extraction de caractéristiques. Quelle est la différence entre la sélection de fonctionnalités et...
Comment pourrais-je scinder au hasard une matrice de données et le vecteur d'étiquette correspondant en un X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val avec Sklearn? Autant que je sache, sklearn.cross_validation.train_test_splitn'est capable que de se scinder en deux, pas en trois...
Cette question est en réponse à un commentaire que j'ai vu sur une autre question. Le commentaire concernait le programme de cours de Machine Learning sur Coursera, dans le sens suivant: "Les SVM ne sont plus autant utilisés de nos jours". Je viens juste de terminer moi-même les cours pertinents,...
La logique dit souvent qu'en sous-équipant un modèle, sa capacité à généraliser est accrue. Cela dit, il est clair qu’à un moment donné, un modèle insuffisamment aménagé s’aggrave, quelle que soit la complexité des données. Comment savoir si votre modèle a trouvé le juste équilibre et ne...
J'ai récemment lu les commentaires de Yan LeCuns sur 1x1 convolutions : Dans les réseaux convolutionnels, il n’existe pas de "couches entièrement connectées". Il existe uniquement des couches de convolution avec des noyaux de convolution 1x1 et une table de connexion complète. C'est un fait trop...
Je vois plusieurs fois dans la description de poste d'un informaticien demandant une expérience Python / Java et ne tenant aucun compte de R. Ci-dessous, un courrier électronique personnel que j'ai reçu du responsable informatique d'une entreprise pour laquelle j'avais postulé via linkedin. X,...
J'ai pensé aux réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs variétés et aux réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et leurs variétés. Ces deux points seraient-ils justes de dire: Utilisez les CNN pour décomposer un composant (tel qu'une image) en sous-composants (tel qu'un objet dans une image,...
Je savais que Residual Network (ResNet) rendait populaire l’initialisation normale. Dans ResNet, l'initialisation normale He est utilisée , tandis que la première couche utilise l'initialisation uniforme He. J'ai parcouru les papiers ResNet et "Delving Deep into Rectifiers" (papier d'initialisation...
Quelle est la bonne approche et le bon algorithme de clustering pour le clustering de géolocalisation? J'utilise le code suivant pour regrouper les coordonnées de géolocalisation: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([...
L'allocation de Dirichlet latente (LDA) et le processus de Dirichlet hiérarchique (HDP) sont tous deux des processus de modélisation par sujet. La principale différence est que LDA requiert la spécification du nombre de sujets, contrairement à HDP. Pourquoi est-ce si? Et quelles sont les...
Je travaille sur un projet de science des données utilisant Python. Le projet comporte plusieurs étapes. Chaque étape consiste à prendre un ensemble de données, à utiliser des scripts Python, des données auxiliaires, une configuration et des paramètres, et à créer un autre ensemble de données. Je...