Quelles sont les pratiques courantes / meilleures pour gérer les données de temps pour une application d'apprentissage automatique? Par exemple, si dans le jeu de données, il existe une colonne avec l'horodatage de l'événement, telle que "2014-05-05", comment extraire des fonctionnalités utiles de...
Nous en avons lu un peu sur les LSTM et sur leur utilisation pour les séries chronologiques. C’est intéressant mais difficile en même temps. Une chose que j’ai eu du mal à comprendre est l’approche pour ajouter des fonctionnalités à ce qui est déjà une liste de fonctionnalités de séries...
J'essaie de comprendre les principales différences entre GBM et XGBOOST. J'ai essayé de le rechercher sur Google, mais je n'ai trouvé aucune bonne réponse expliquant les différences entre les deux algorithmes et expliquant pourquoi xgboost fonctionne presque toujours mieux que GBM. Qu'est-ce qui...
Je lisais ce billet de blog intitulé: Le monde financier veut ouvrir les boîtes noires d'AI , où l'auteur fait référence à plusieurs reprises aux modèles ML comme des "boîtes noires". Une terminologie similaire a été utilisée à plusieurs endroits en référence aux modèles ML. Pourquoi est-ce? Ce...
Je suis un Rprogrammeur de langue. Je fais également partie du groupe de personnes considérées comme des scientifiques du traitement des données, mais qui appartiennent à des disciplines universitaires autres que la CS. Cela fonctionne bien dans mon rôle de Data Scientist. Cependant, en commençant...
Je lis souvent que dans le cas des modèles d'apprentissage en profondeur, la pratique habituelle consiste à appliquer des mini-lots (généralement un petit, 32/64) sur plusieurs périodes d'entraînement. Je ne peux pas vraiment comprendre la raison derrière cela. Sauf erreur de ma part, la taille du...
J'ai divers jeux de données de la NFL qui pourraient constituer un bon projet parallèle, mais je ne les ai pas encore utilisés. Venir sur ce site m’a fait penser à des algorithmes d’apprentissage automatique et je me demandais jusqu’à quel point ils pourraient bien prédire l’issue des matchs de...
Récemment, dans une classe d'apprentissage automatique du professeur Oriol Pujol à UPC / Barcelone, il a décrit les algorithmes, principes et concepts les plus courants à utiliser pour une large gamme de tâches liées à l'apprentissage automatique. Ici, je les partage avec vous et vous demande:...
J'ai couru un modèle xgboost. Je ne sais pas exactement comment interpréter le résultat de xgb.importance. Quelle est la signification de gain, couverture et fréquence et comment les interprète-t-on? De plus, que signifient Split, RealCover et RealCover%? J'ai quelques paramètres supplémentaires...
Les utilisateurs de différentes communautés ont coutume de citer des choses amusantes sur leurs domaines. Il peut être amusant de partager vos drôles de choses sur l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, la science des données et les problèmes auxquels vous êtes confrontés tous...
Supposons que je construise un NN pour la classification. La dernière couche est une couche dense avec activation softmax. J'ai cinq classes différentes à classer. Supposons que pour un seul exemple de formation, le true labelsoit [1 0 0 0 0]alors que les prédictions soient [0.1 0.5 0.1 0.1 0.2]....
J'ai lu quelque part que si nous avons des caractéristiques trop corrélées, nous devons en supprimer une, car cela pourrait aggraver le modèle. Il est clair que les entités corrélées signifient qu’elles apportent la même information. Il est donc logique de supprimer l’une d’elles. Mais je ne peux...
Je suis encore confus quant à la différence entre Denseet TimeDistributedDensede Kerasmême s'il y a déjà des questions similaires posées ici et ici . Les gens discutent beaucoup mais pas de conclusions convenues d'un commun accord. Et même si, ici , @fchollet a déclaré que:...
Lorsque je parle de "document", je pense à des pages Web telles que des articles de Wikipédia et des reportages. Je préfère les réponses donnant soit des métriques de distance lexicale vanille, soit des métriques de distance sémantiques de pointe, avec une préférence plus forte pour ces...
Il me semble que la fonction VVV peut être facilement exprimée par la fonction QQQ et donc la fonction VVV me semble superflue. Cependant, je suis nouveau dans l'apprentissage par renforcement, donc je suppose que je me suis trompé. Définitions L'apprentissage Q et V s'inscrit dans le contexte des...
Dans le contexte du Machine Learning , j'ai vu le terme Ground Truth beaucoup utilisé. J'ai beaucoup cherché et trouvé la définition suivante dans Wikipedia : Dans l'apprentissage automatique, le terme «vérité terrain» fait référence à l'exactitude de la classification de l'ensemble d'apprentissage...
Dans les tâches d'apprentissage automatique, il est courant de mélanger les données et de les normaliser. Le but de la normalisation est clair (pour avoir la même plage de valeurs de caractéristiques). Mais, après beaucoup de difficultés, je n'ai trouvé aucune raison valable de mélanger les...
Pourquoi utiliser softmax par opposition à la normalisation standard? Dans la zone de commentaire de la première réponse à cette question, @Kilian Batzner a soulevé 2 questions qui me déroutent également beaucoup. Il semble que personne ne donne d'explication à l'exception des avantages numériques....
J'ai un gros problème de données avec un grand ensemble de données (prenez par exemple 50 millions de lignes et 200 colonnes). L'ensemble de données comprend environ 100 colonnes numériques et 100 colonnes catégorielles et une colonne de réponse qui représente un problème de classe binaire. La...
J'ai un problème de classification avec environ 1000 échantillons positifs et 10000 négatifs dans l'ensemble de formation. Cet ensemble de données est donc assez déséquilibré. La forêt aléatoire simple tente simplement de marquer tous les échantillons de test comme une classe majoritaire. Voici...