Описание тега online-machine-learning
Используйте для вопросов об онлайн-машинном обучении (также известном как внеосновное или добавочное). Используйте с основным тегом [машинное обучение] и с соответствующим языковым тегом (например, [python]), где это применимо.
0
ответов
Есть ли способ разработать эксперимент по онлайн-обучению с использованием Amazon Mechanical Turk или других платформ для маркировки? [закрыто]
У меня есть большой набор данных изображений, который нужно классифицировать, запросив этикетировщик. Я пытаюсь использовать онлайн-платформы для маркировки, которые также известны как платформы для краудсорсинга. Они мне нужны для задач категоризац…
17 фев '21 в 16:39
0
ответов
Как рассчитать нотацию Big O для алгоритмов онлайн-обучения [закрыто]
В настоящее время я участвую в проекте, который использует онлайн-обучение (также известное как инкрементное обучение), и для этого я использую библиотеку River . Меня попросили представить сложность некоторых из их алгоритмов регрессии в нотации Bi…
15 мар '21 в 18:06
0
ответов
Предварительное обучение / повторное обучение регрессии гребня ядра с помощью SKlearn
В настоящее время я обучаю модель регрессии Kernel Ridge на первых 30% набора данных, чтобы предсказать последние 70%. Поскольку у меня есть множество наборов данных, которые в чем-то похожи, я хотел бы использовать уже обученную модель (обученную н…
07 апр '21 в 11:50
0
ответов
LSTM не учится
У меня есть очень простой шаблон, состоящий из векторов при t = 0, [1 0 0 0], t = 1, [0 1 0 0], t = 2, [0 0 1 0], t = 3, [0 0 0 1], и этот шаблон повторяется каждые 4 временных шага. Я использую LSTM для изучения этого шаблона, но он, похоже, ничему…
08 май '21 в 01:42
0
ответов
Как выполнить настройку гиперпараметров в процессе инкремента / онлайн-обучения?
Я хочу обучить модель с использованием инкрементального обучения с обучающим набором, в котором 1 миллион записей. Я хочу обучить модель классификации текста, которая может предсказывать многоуровневые цели. Я также ожидаю, что каждые 15 или 30 дней…
11 июл '21 в 08:44
0
ответов
Эмпирическое доказательство правильности подходов онлайн / инкрементального машинного обучения [закрыто]
Как можно эмпирически / математически / вероятностно / статистически доказать эффективность подходов к инкрементному / онлайн-машинному обучению.
11 авг '21 в 20:50
1
ответ
Книги, учебные пособия или исследовательские работы, в которых представлена математическая / эмпирическая оценка подходов к онлайн-обучению / инкрементальному обучению.
Ищете ресурсы, которые представляют математическое доказательство правильности / статистическое доказательство / вероятностное доказательство / эмпирическую оценку, доказывающую эффективность и применимость инкрементального обучения к задачам класси…
11 авг '21 в 19:01
0
ответов
Алгоритмы машинного обучения рекомендуют интерактивное / пакетное обучение для классификации, прогнозирования (и целевой функции), параметра набора данных и метки (A, B, C, Label)
в настоящее время я нахожусь в проекте. Я буду постоянно получать данные обработки онлайн от станка с ЧПУ, который будет похож на набор данных с параметрами и метками, например (A,B,C,Label). Ярлыки будут иметь логическое значение, стабильное или не…
20 сен '21 в 17:21
0
ответов
Как уменьшить потери онлайн-регрессии, когда функции перекрываются
В настоящее время я разрабатываю онлайн-регрессионную модель с использованием регрессоров Hoeffding Tree. Моя основная проблема заключается в том, что наборы данных, которые я должен использовать, имеют перекрывающиеся функции, а основные истинные з…
27 сен '21 в 16:46
0
ответов
Двойной DQN для продолжения онлайн-задач [закрыто]
У меня вопрос из двух частей: Можно ли использовать Double DQN для непрерывной онлайн-задачи с точки зрения времени, необходимого для уверенности в правильных решениях (я знаю, что это связано с частотой обновлений и отказоустойчивостью приложения),…
29 сен '21 в 20:57
0
ответов
перебрать уже подготовленные партии для инкрементального обучения
У меня очень большие данные, поэтому я предпочитаю использовать инкрементное обучение вместо ранее разбитых пакетов. Я начал с определения партий - их обучения и тестирования x и y: result = [{'X_train':X_train_1, 'y_train': y_train_1, 'X_test': X_t…
17 ноя '21 в 21:02
0
ответов
Как выполнить независимую (т. е. инкрементную) кластеризацию больших данных (например, 300 ГБ) с помощью cuML (RAPIDS)? [закрыто]
Как выполнить независимую (т. е. инкрементную) кластеризацию больших данных (например, 300 ГБ) с помощью cuML? Является ли лучшим решением постепенное уменьшение размера ( PCA , затем UMAP)? Можно ли вообще обучать UMAP вне ядра? Его реализация k-ср…
19 янв '22 в 22:33
0
ответов
Проба онлайн-обучения Keras в реализации
Я хочу, чтобы LSTM учился на новых данных. Он должен обновляться в зависимости от тенденций в новых данных, и я хочу сохранить это в файле. Затем я хочу вызвать этот предварительно загруженный обучающий файл в любые другие свежие файлы X, Y, Z, где …
20 янв '21 в 03:17
0
ответов
онлайн-обучение кодировщику меток и классификатору случайного леса
У меня есть очень большой набор данных, который нужно использовать для классификации, я выбрал данные, но это не гарантирует, что у меня будут целые метки в моем выводе. Как я могу выбрать свои данные, чтобы покрыть все ярлыки? Кроме того, я хотел с…
20 янв '21 в 08:54
0
ответов
добавить примеры поездов в rnn с помощью dynet
Я новичок в программировании глубокого обучения, и я пытаюсь сделать поток: я создал сеть LSTM в dynet, которая предполагает описание типа языка и обучила ее данным. Мой вопрос в том, могу ли я после того, как я уже обучил его, добавить больше данны…
12 фев '21 в 11:11
1
ответ
Как обновить обученную модель IsolationForest новыми наборами данных/фермами данных в python?
скажем, я подхожуIsolationForest() алгоритм от scikit-learn на основе временных рядов Dataset1 или dataframe1 df1и сохраните модель, используя методы, упомянутые здесь и здесь . Теперь я хочу обновить свою модель для нового набора данных2 или df2. М…
02 мар '22 в 17:07
0
ответов
MemoryError при циклическом наборе данных с использованием river.stream.iter_csv()
https://www.pyimagesearch.com/2019/06/17/online-incremental-learning-with-keras-and-creme/ Я практикую онлайн-обучение и перехожу по этой ссылке. Поскольку я установил creme с ошибкой, я нашел альтернативный инструмент, River. когда я запускаю блок:…
10 окт '21 в 21:20
1
ответ
Приемник для потока данных о действиях пользователей для построения онлайн-модели машинного обучения
Я пишу потребителя, который потребляет (user activity data, (activityid, userid, timestamp, cta, duration)из Google Pub/Sub, и я хочу создать для этого приемник, чтобы я мог обучать свою модель машинного обучения онлайн. Поскольку этот приемник явля…
27 май '22 в 12:05
0
ответов
Scikit-Multiflow — невозможно взять выборку больше, чем население, если «заменить» =False
Итак, я пытался запустить следующий код, гдеxпредставляет собой вектор признаков с размерами(2381,)иyэто метка с размером(1,)после приведения к массиву Numpy. from skmultiflow.meta import AdaptiveRandomForestClassifier import numpy as np import data…
20 авг '22 в 19:28
0
ответов
Действительно ли реалистична стандартизация обучающих данных для модели, предназначенной для прогнозирования потоковых данных?
Я пытаюсь предсказать действия (например, бег, сидение, ходьба) на основе непотоковых данных с помощью сверточной нейронной сети. Стандартизация или нормализация обучающих и тестовых данных значительно улучшает прогностическую эффективность сети по …
01 июл '22 в 20:32