問題タブ [machine-learning-model]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - モデルをロードして1つのクラスでトレーニングしながらクラスをエンコーダ変換するにはどうすればよいですか
すでにモデルを として保存していmy_model.h5ます。私は7それにあるクラスを持っています
ここで、クラスを 1 つだけ使用してモデルをトレーニングする必要があり(suppose 'drums beating')ます。そのため、新しいトレーニング モデルの重みを古い重みで初期化します。したがって、ラベルをエンコードする必要がある場合 (たとえば、 )、以前にトレーニングしたときdrums beatingのように、ダミーの値を持つようにエンコードするにはどうすればよいでしょうか。([0,0,0,1,0,0,0])
明確にするために、以前のドラムビートのダミー値は .[0,0,0,1,0,0,0]しかし、次のようにエンコーダーをロードすると
と適用すると、新しいトレーニングモデルにはクラスが1つしかないためencode.transform、のみになります。以前のダミー自体を取得するにはどうすればよいですか[0]([0,0,0,1,0,0,0]]
sth を強調しすぎたり、強調しすぎたりした場合は、コメントでお知らせください。
machine-learning - 現実の世界では一定のバランスがない場合にデータセットのバランスを取る方法
「工場内の腐ったリンゴの割合」として測定できるものではないため、「悲惨な状況」でデータセットのバランスをとる方法を決定できません。
今のところ、「50%-50%」の遭難音声スニペットと無作為の非遭難スニペットを使用することにしました。
コミュニティからのアドバイスをお待ちしています。この状況でのベスト プラクティスは何ですか? 統計的偏りを避けるために 50-50 アプローチを選択し、シーケンシャル (Keras) モデルを使用しています。
r - Power BI で多くの R モデルから値を予測する方法
次のような多くのモデルがあります。
R の予測関数を power bi で実行するには、これらのモデルを power bi 内に配置する必要がありますが、power bi はリストを受け入れません。
私は解決策に失敗しました: https://towardsdatascience.com/how-to-predict-values-from-a-custom-r-model-in-power-bi-3364f83b0015
python - OctavianAI の最短経路グラフ学習モデルにおける Tensorflow の問題
Ocatvian AI Graph ML ツールセットを使用してグラフ機械学習アプリケーションを設定しています。この特定のケースでは、Shortest Path ライブラリをセットアップしようとしています。Tesnforflow バックエンドでエラーが発生しています。
詳細なエラー ログは次のとおりです。
ファイル "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/runpy.py"、193 行目、_run_module_as_main "main"、mod_spec 内) ファイル "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 3.6/lib/python3.6/runpy.py」、85 行目、_run_code exec(code, run_globals) ファイル「/Users/gokuralex/Apps/graphml_apps/shortest-path/macgraph/predict.py」、12 行目from .estimator import get_estimator File "/Users/gokuralex/Apps/graphml_apps/shortest-path/macgraph/estimator.py", 4 行目、 from from .model import model_fn File "/Users/gokuralex/Apps/graphml_apps/shortest-path /macgraph/model.py」、6 行目、.cell import execute_reasoning ファイルからファイル "/Users/gokuralex/Apps/graphml_apps/shortest-path/macgraph/cell/decode.py」、4行目、.mac_cell importから*ファイル「/Users/gokuralex/Apps/graphml_apps/shortest-path/macgraph/cell/ mac_cell.py"、14 行目、クラス MAC_RNNCell(tf.nn.rnn_cell.RNNCell) 内: