問題タブ [machine-learning]

画像内で最もよく使用される色、または少なくとも主要な色調を抽出したいのですが、このタスクを開始する方法を教えてください。または同様のコードを教えてください。私はそれを探していましたが、成功しませんでした。

分類には Weka のエクスプローラー機能を使用しています。

したがって、NUMERIC 値の 2 つの機能を持つ .arff ファイルがあり、クラスはバイナリ 0 または 1 ({0,1} など) です。

サンプル：

この .arff ファイルをロードし、10 分割クロス検証 (テスト ファイルなし) を使用し、NaiveBayes を選択してから、データを分類すると、ラベルが正しくない 5 つ、正しくラベル付けされた 100 が得られます。ここまでは順調ですね。

ここで、.arff ファイルを大幅に変更します (フィーチャ属性に完全にランダムな値を指定します)。上記を繰り返すと、分類時にまったく同じ統計が得られます。

.arff ファイルにさらに変更を加えて、さまざまな分類アルゴリズムでこれを試しました。それでも、.arff ファイルにどのような値を指定しても、(同じアルゴリズム内で) まったく同じ統計が得られます。

ここで何か間違ったことをしていますか？

私は、機械学習、パターン認識、データ マイニングなど、およびそれらの基礎となる理論とシステムについてあまり経験がありません。

与えられた数独パズルで人間が動くのにかかる時間の人工モデルを開発したいと思います。

したがって、機械学習プロセスの出力として私が探しているのは、対象の人間が特定の数独の状況で行動を起こすのにかかる時間を予測できるモデルです。

同じ入力が常に同じ結果にマップされるとは限りません。人間が同じ状況で行動するのにかかる時間は異なりますが、私の仮説は、結果として得られる確率分布に傾向があるということです。(私の知識に基づいた推測では、それは ~ 正常です。)

分布に影響を与える要因 (#empty スロットなど) についてのアイデアはありますが、これらのパターンを把握するためにシステムに任せることが望ましいです。私はパターンには興味がなく、モデルだけに興味があることに注意してください。

数独パズルを実行し、移動にかかる時間を測定することで、サンプル データとテスト データを簡単に生成できます。

これにはどのような学習アルゴリズムを使用することをお勧めしますか?

私はNNを考えていましたが、同じ入力に対して重み付けされたランダムな結果を与えるという望ましい特性を持つことができるかどうかはわかりません。

次のシナリオの例、ヒント、ガイダンスはありますか？

いくつかの異なるニュースWebサイトから更新を取得しました。次に、その情報を分析して、世界の現在の傾向を予測します。

上記のアイデアを検索したときにデータマイニングに関する情報しか見つかりませんでしたが、それはデータベースシステム用です。データマイニングは私がやろうとしていることと似ていますが、データベース情報のデータマイニングは、私がWebサイトから取得したものよりも具体的です。それで、誰かがこの側面について私を導くことができますか？私はあなたがこれに関して与えることができるどんな助けにも本当に感謝します。

ありがとう。

水平線と垂直線のある画像があります。実は、この画像はBBCのウェブサイトを横線と縦線に変換したもの。私の問題は、画像内のすべての長方形を見つけられるようにしたいということです。すべての長方形を見つけるコンピューター プログラムを書きたいと思います。誰かがこれを行う方法を知っているか、開始方法に関するアイデアを提案していますか? このタスクは、人間として視覚的な四角形を見つけるのは簡単ですが、プログラムとして説明する方法がわかりません。

画像はこちらの BBC ウェブサイトhttp://www.bbc.co.uk/

これを更新して、BBC Web サイトの画像を水平線と垂直線に変換するコードを書きました。問題は、これらの線が角で完全に交わらず、長方形を完全に形成しない場合があることです。ありがとう！

人工知能と機械学習の観点から、教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか？例を挙げて、基本的で簡単な説明を提供できますか？

診断を提供するプログラムを Java で開発する予定です。データセットは、トレーニング用とテスト用の 2 つの部分に分割されます。私のプログラムはトレーニングデータから分類することを学ぶ必要があります（新しい列にそれぞれ30の質問に対する回答が含まれているところで、新しい行の各レコードは最後の列が診断0または1になり、データ診断列のテスト部分が空になります-データセットには約 1000 レコードが含まれています)、データのテスト部分で予測を行います:/

私は似たようなことをしたことがないので、同様の問題の解決策に関するアドバイスや情報をいただければ幸いです。

Java Machine Learning Library かJava Data Mining Packageを考えていましたが、方向性が正しいかどうかわかりません... ? そして、私はまだこの課題に取り組む方法がわかりません...

お知らせ下さい。

ではごきげんよう！

私は現在、「Artificial Intelligence: A Modern Approach」(Russell+Norvig) と「Machine Learning」(Mitchell) を読んでいて、AINN の基礎を学ぼうとしています。

いくつかの基本的なことを理解するために、2 つの「グリーンホーン」の質問があります。

Q1: それぞれ染色体 001110 と 101101 を持つ 2 つの親 A と B が与えられた遺伝的アルゴリズムでは、次の子のどれが 1 点交叉から生じた可能性がありますか?

を: 001101

b: 001110

Q2: 上記の子孫のうち、2 点交叉から生じた可能性があるのはどれ? なぜ？

お知らせ下さい。

私は現在、機械学習の問題に取り組んでいますが、バランスの取れていない大きなデータセットを処理する必要があります。つまり、6 つのクラス ('1'、'2'...'6') があります。残念ながら、クラス '1' では 150 の例/インスタンス、'2' では 90 のインスタンス、クラス '3' では 20 しかありません。これらのクラスには利用可能なインスタンスがないため、他のすべてのクラスは「トレーニング」できません。

これまでのところ、WEKA (私が使用している機械学習ツールキット) がこの教師付きの「リサンプル」フィルターを提供することがわかりました。このフィルターを 'noReplacement'=false および 'bialToUniformClass'=1.0 で適用すると、インスタンスの数が適切でほぼ等しいデータ セットが生成されます (クラス '1'..'3' およびその他の場合)。空のまま）。

私の質問は次のとおりです。WEKAとこのフィルターは、さまざまなクラスの「新しい」/追加のインスタンスをどのように生成しますか。

ヒントや提案をお寄せいただきありがとうございます。

乾杯ジュリアン

人工知能の目的に最適なプログラミング言語は何ですか?

提案された言語を使用すると、任意の AI 技術 (または少なくともそれらのほとんど) を使用できる必要があることに注意してください。