Eu tenho que pensar em um modelo para identificar clientes em potencial (empresas) que têm uma grande chance de serem convertidos em clientes, e estou procurando conselhos sobre que tipo de modelo pode ser útil. As bases de dados que vai ter são, tanto quanto eu sei (eu não tê-los ainda), o list...
Atualmente, estou estudando artigos sobre detecção de outlier usando RNN (Replicator Neural Networks) e me pergunto qual é a diferença específica para Autoencoders? As RNNs parecem ser pisadas por muitos como o santo graal da detecção de outlier / anomalia, no entanto, a idéia parece ser bastante...
Estou tendo muitos problemas para entender isso. Isso significa que você não deve usar a função de custo com muita
Se eu entendi direito, o CV aninhado pode me ajudar a avaliar qual modelo e processo de ajuste de hiperparâmetro é melhor. O loop interno ( GridSearchCV) encontra os melhores hiperparâmetros e o loop externo ( cross_val_score) avalia o algoritmo de ajuste do hiperparâmetro. Em seguida, escolho qual...
Estou lendo este artigo "Sequência para aprendizado de sequência com redes neurais" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Em "2. O Modelo", diz: O LSTM calcula essa probabilidade condicional obtendo primeiro a representação dimensional fixa v...
A classificação da imagem é a tarefa de atribuir um dos rótulos conhecidos anteriormente a uma determinada imagem. Por exemplo, você sabe que receberá duas fotos e cada imagem contém exatamente uma de . O algoritmo deve dizer o que a foto mostra.nnn{cat,dog,car,stone}{cat,dog,car,stone}\{cat, dog,...
Estou procurando uma estimativa teórica ou experimental do limite inferior para o número de árvores em um classificador Random Forest. Normalmente testo combinações diferentes e seleciono aquela que (usando a validação cruzada) fornece o melhor resultado mediano. No entanto, penso que pode haver...
Digamos que um modelo foi treinado na data usando os dados disponíveis, divididos em treinamento e teste, ou seja, , . Esse modelo é implantado na produção e faz previsões sobre os novos dados recebidos. Alguns dias passam e há um monte de dados rotulados que são coletados entre e dias, vamos...
Eu uso o combo Keras-Tensorflow instalado com a opção de CPU (foi dito ser mais robusto), mas agora eu gostaria de experimentá-lo com a versão GPU. Existe uma maneira conveniente de mudar? Ou devo reinstalar totalmente o Tensorflow? A versão da GPU é
Eu estava assistindo alguns vídeos online sobre redes convolucionais, e o palestrante estava discutindo o conceito de passar um filtro sobre uma imagem. Ele disse, e também é mostrado na imagem abaixo, que "Profundidade = representação semântica". Parece bom, mas não sei exatamente o que há de...
ao fazer um curso on-line sobre aprendizado de máquina por Andrew Ng no coursera, deparei-me com um tópico chamado sobreajuste . Eu sei que isso pode ocorrer quando a descida do gradiente é usada na regressão logística ou linear, mas pode ocorrer quando são usados algoritmos de Otimização...
Eu me pergunto por que o treinamento de RNNs normalmente não usa 100% da GPU. Por exemplo, se eu executar esse benchmark RNN em um Maxwell Titan X no Ubuntu 14.04.4 LTS x64, a utilização da GPU será inferior a 90%: O benchmark foi lançado usando o comando: python rnn.py -n 'fastlstm' -l 1024...
Quais métricas podem ser usadas para avaliar modelos de cluster de texto? Eu usei tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Como decidir qual modelo é o
Preciso obter a probabilidade de cada ponto no meu conjunto de dados. A idéia é calcular a matriz de distâncias (a primeira coluna conecta as distâncias ao primeiro cluster, a segunda coluna conte as distâncias ao segundo cluster e etc). O ponto mais próximo tem probabilidade = 1, o mais distante...
Sinto que essa é uma pergunta rudimentar, mas sou muito nova nisso e simplesmente não consegui decifrá-la / encontrar a resposta. Em última análise, o que estou tentando fazer aqui é contar valores exclusivos em uma determinada coluna e determinar quais desses valores únicos têm mais de um valor...
Estou usando o pacote keras para treinar um LSTM para uma série temporal univariada do tipo numérico (float). Realizar uma previsão de um passo à frente é trivial, mas não sei como executar uma previsão, digamos, de 10 passos à frente. Duas questões: 1) Li sobre NNs de sequência para sequência,...
No python sklearn, existem vários algoritmos (por exemplo, regressão, floresta aleatória ... etc.) que possuem o parâmetro class_weight para manipular dados desequilibrados. No entanto, não encontro esse parâmetro para os algoritmos MLLib. Existe um plano de implementar class_weight para algum...
Como estou lidando com dados altamente desequilibrados, usei o algoritmo SMOTE para reamostrar o conjunto de dados. Após a reamostragem do SMOTE, dividi o conjunto de dados reamostrado em conjuntos de treinamento / teste, usando o conjunto de treinamento para criar um modelo e um conjunto de...
Sou estudante de aprendizado de máquina e hoje em dia estava tentando aprender como usar a biblioteca TensorFlow. Passei por vários tutoriais e tentativas e erros com o tensorflow, e pensei que a melhor maneira de aprendê-lo de verdade seria usá-lo em um pequeno projeto meu. Decidi que deveria...
Recentemente, aprendi como uma rede neural de baunilha funcionaria, com determinado número de entradas, nós ocultos e o mesmo número de saídas que as entradas. Estive observando várias postagens agora relacionadas à rede neural recorrente e entendo o conceito por trás dela, mas não entendo certas...