Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica
Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou
Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
Tenho desequilíbrio de classe na proporção 1:15, ou seja, taxa de eventos muito baixa. Então, para selecionar os parâmetros de ajuste do GBM no scikit learn, quero usar Kappa em vez da pontuação F1. Meu entendimento é que Kappa é uma métrica melhor que a pontuação da F1 para o desequilíbrio de...
Especialistas da minha área são capazes de prever a probabilidade de um evento (pico binário em amarelo) 30 minutos antes da ocorrência . A frequência aqui é de 1 segundo; essa visão representa algumas horas de dados; circulei em preto onde deveria estar o padrão "malicioso" . Existem interações...
Estou prestes a me formar no meu mestre e aprendi sobre aprendizado de máquina, além de ter realizado projetos de pesquisa com ele. Eu me pergunto sobre as melhores práticas do setor ao executar tarefas de aprendizado de máquina com grandes conjuntos de dados (como 100s GB ou TB). Avalie se outros...
Treinei um modelo de previsão com o Scikit Learn em Python (Random Forest Regressor) e quero extrair de alguma forma os pesos de cada recurso para criar uma ferramenta de excel para previsão manual. A única coisa que encontrei é a model.feature_importances_mas não ajuda. Existe alguma maneira de...
Os textos de aprendizado de máquina que descrevem algoritmos como máquinas de aumento de gradiente ou redes neurais geralmente comentam que esses modelos são bons em previsões, mas isso tem o preço de uma perda de explicabilidade ou interpretabilidade. Por outro lado, as árvores de decisão única e...
Qual das opções abaixo é a correta ao criar um modelo preditivo? Opção 1: Primeiro, elimine os preditores obviamente mais ruins e pré-processe os demais, se necessário, treine vários modelos com validação cruzada, escolha os poucos melhores, identifique os principais preditores que cada um usou,...
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...
Sei que há uma pergunta semelhante no stats.SE, mas não encontrei uma que atenda ao meu pedido; antes de marcar a pergunta como duplicada, envie-me um ping no comentário. Eu administro uma rede neural baseada na neuralnetprevisão de séries temporais do índice SP500 e quero entender como posso...
Estou tentando descobrir se estou interpretando corretamente uma árvore de decisão encontrada online. A variável dependente dessa árvore de decisão é a Classificação de crédito, que possui duas classes, Ruim ou Bom. A raiz desta árvore contém todas as 2464 observações neste conjunto de dados. O...
Eu sei que depende dos dados e da pergunta, mas imagine um cenário em que, para um determinado conjunto de dados, você poderia optar por um modelo não linear bastante complexo (difícil de interpretar), fornecendo um melhor poder de previsão, talvez porque o modelo pode ver as não linearidades...