Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2

2020 October 14

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Ivan
На x или на validation_data?
На x... Разве оно не воспринимает вызов fit как одну строку?
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Точнее, при проблемах с параметрами, оно бы все-равно указало бы на строку где начинается вызов функции?
источник

I

Ivan in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Воспринимает, естественно. Но я спрашивал не об этом. Если убрать validation_data, что-то изменится?
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Ааа, не пробовал, надо попробовать
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Завтра попробую, отпишусь о результатах.
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Ivan
Воспринимает, естественно. Но я спрашивал не об этом. Если убрать validation_data, что-то изменится?
Не удержался, проверил: то же самое
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
А ларчик-то просто открывался. У TimeseriesGenerator есть такой параметр — sampling_rate. Так вот, его надо установить в 1 (т.е. последовательно)
источник

I

Ivan in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Alpha Nerd
А ларчик-то просто открывался. У TimeseriesGenerator есть такой параметр — sampling_rate. Так вот, его надо установить в 1 (т.е. последовательно)
Так он же по умолчанию и есть 1, как я понимаю
источник

I

Ivan in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(
    data, targets, length, sampling_rate=1, stride=1, start_index=0, end_index=None,
    shuffle=False, reverse=False, batch_size=128
)
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Ну х.з., но у меня взлетело с самплинг рейтом
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Когда я явно его установил
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
#правила
Коллеги, в нашем сообществе действует единственное правило:
правило адекватного, профессионального общения, релевантного теме нашей группы.

Полезные ресурсы:
▫️Большая подборка материалов по AI & ML
▫️Список Демидовой Кати: статьи и примеры по AI и ML
▫️Книги из официального списка рекомендаций ШАДа
▫️Книги по AI и ML
▫️Data Scientist Roadmap
▫️Чат по Natural Language Processing
▫️Список каналов и групп для программистов

Пожалуйста, не задавайте мета-вопросов: https://nometa.xyz/

Вакансии DS здесь: @datasciencejobs
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Dan • Captain
#правила
Коллеги, в нашем сообществе действует единственное правило:
правило адекватного, профессионального общения, релевантного теме нашей группы.

Полезные ресурсы:
▫️Большая подборка материалов по AI & ML
▫️Список Демидовой Кати: статьи и примеры по AI и ML
▫️Книги из официального списка рекомендаций ШАДа
▫️Книги по AI и ML
▫️Data Scientist Roadmap
▫️Чат по Natural Language Processing
▫️Список каналов и групп для программистов

Пожалуйста, не задавайте мета-вопросов: https://nometa.xyz/

Вакансии DS здесь: @datasciencejobs
Так задача-то в итоге была успешно решена.
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Alpha Nerd
Так задача-то в итоге была успешно решена.
Ой, это я не к вашему треду, просто список полезных ресурсов напомнил, книги, подборки материалов
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Статьи и примеры
источник

D•

Dan • Captain in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
:)
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Dan • Captain
Ой, это я не к вашему треду, просто список полезных ресурсов напомнил, книги, подборки материалов
А, понял! Кстати, полезно было тоже. Я за таск взялся больше из любопытства -- интересная область, как оказалось
источник

K

Kamoliddin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Alpha Nerd
А, понял! Кстати, полезно было тоже. Я за таск взялся больше из любопытства -- интересная область, как оказалось
И сложная
источник

AN

Alpha Nerd in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Kamoliddin
И сложная
источник

DK

Danil Kalinin in AI / Big Data / Machine Learning 👮‍♂️ Protected by R2D2
Допустим трейним сетку на классификацию чего либо (X,Y), где Y у нас one-hot, |Y|=n. При этом мы хотим чтобы сеть знала, когда она не знает что перед ней. Знаю подход, когда для этого кидают n+1 лейбл и учат всякий мусор складывать туда. А на сколько адекватно, просто кидать пустой лейбл (все нолики у Y)? На выходах сигмоида.
источник