タグ付けされた質問 「terminology」

私は、金融界がAIのブラックボックスを開きたいというタイトルのこのブログ記事を読んでいました。著者はMLモデルを「ブラックボックス」と繰り返し呼んでいます。 MLモデルを参照する場合、いくつかの場所で同様の用語が使用されています。なぜそうですか？ MLのエンジニアがニューラルネットの内部で何が起こっているのかを知らないわけではありません。すべてのレイヤーは、使用するアクティベーション関数、そのタイプのレイヤーが何をするか、エラーがどのように伝播されるかなどを知っているMLエンジニアによって選択されます。

40 machine-learning  terminology 

精度は、関連する検索されたインスタンスの割合ですが、再現率（感度とも呼ばれます）は、検索された関連するインスタンスの割合です。 私はそれらの意味を知っていますが、なぜそれがリコールと呼ばれるのか分かりませんか？私は英語のネイティブスピーカーではありません。思い出すということは覚えているということを知っているのですが、この意味とこの概念との関連性がわかりません！カバーされたインスタンスの数を示しているため、カバレッジの方が良かったのかもしれません。 しかも感度も鈍感！ これらの単語をコンセプトに関連付けて、意味を理解するのを手伝っていただけませんか。

11 performance  terminology 

機械学習とデータサイエンスのコンテキストで「ベースライン」とはどういう意味ですか？ 誰かが私に書いた： ヒント：適切なベースラインでは、約200のRMSEが得られます。 わかりません。彼は、トレーニングデータの私の予測モデルが500未満のRMSEを持っている場合、それは良いことを意味しますか？ 「ベースラインアプローチ」とは何でしょうか。

11 machine-learning  regression  predictive-modeling  terminology 

私は、分布表現が、類似した文脈で出現する単語は類似した意味を持つ傾向があるという分布仮説に基づいていることを読みました。 Word2VecとDoc2Vecはどちらも、この仮説に従ってモデル化されています。ただし、元の論文では、Distributed representation of words and phrasesととタイトルが付けられていDistributed representation of sentences and documentsます。したがって、これらのアルゴリズムは、分散表現または分散表現に基づいています。 LDAやLSAなどの他のモデルについてはどうでしょうか。

10 nlp  word-embeddings  terminology  word2vec 

休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 4年前休業。 私はプロジェクトに取り組んでおり、どのアルゴリズムを選択するかを決定するのが困難ですregression。私は1つを選ぶ必要がありますどのような条件の下で知りたいlinear regressionか、Decision Tree regressionまたはRandom Forest regression？上記のツリーの中で特定のアルゴリズムに移行することを決定するデータの特定の特性はありますか？決定を下すためにデータセットを調べる必要がある特性は何ですか？そして、もう一つが選択になるだろういくつかの理由があるdecision treeかrandom forest、アルゴリズム同じ正しさをすることによって達成することができたとしてもはlinear regression？

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有限精度とは何か説明できますか？機械学習で有限精度が問題になるのはなぜですか？

8 machine-learning  terminology  definitions  finite-precision 

線形回帰では、多項式を一連のデータポイントに近似します。Bishopのパターン認識と機械学習の本には、フィットが曲線または直線である例がいくつかあります。曲線が線形であるかどうか、私は少し混乱しています。線形という用語は、近似が線形関数または次数1の多項式、つまり直線であることを意味します。しかし、多くのリソースでは、フィットが次数3、9などの多項式になる例が示されています。したがって、これらの高次多項式は線形ですか？

8 linear-regression  terminology 

アプリケーション（クレジットカード詐欺検出など）と使用される手法の違いを知りたいのですが。 タスクを定義する論文例は歓迎されます。

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タフテの「アヒル」の概念は理解できたと思います-装飾的な形に引き継がれたグラフィック。 しかし、なぜ彼がこれをアヒルと呼んだのか理解できませんでした。装飾的というより機能的だと感じました。 考え？

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「インテリジェンス」という用語は、もともと「ビジネスインテリジェンス」で何を表していますか。「人工知能」や「諜報機関」で使われている意味ですか？ 言い換えれば、「ビジネスインテリジェンス」とは、「ビジネスにおいて賢くインテリジェントに行動する」または「ビジネスに関するデータと情報を収集する」という意味ですか。 この質問は、データサイエンスチームの一部のフェローの間での議論のテーマだったので、他の専門家から質問したいと思いました。両方の意味が当てはまると言うかもしれませんが、1980年代に提案された単語の本来の意図された意味を求めています。 受け入れられる答えは間違いなく元の参照を引用するはずであり、個人的な意見は私が求めているものではありません。

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私は、文学の研究や執筆で私を助けるために、この概念に慣習的な用語があるかどうかを確認しようとしています。機械学習モデルが現実の世界で将来のインスタンスに影響を与えるアクションを起こすとき、それは何と呼ばれますか？ ある特定の製品を推奨し、別の特定の製品を推奨しないレコメンダーシステムのようなものを考えています。次に、誰かが最初の製品を購入する可能性を高め、誰かが2番目の製品を購入する可能性を減らしました。したがって、これらの販売数は最終的にトレーニングインスタンスになり、一種のフィードバックループが作成されます。 これに用語はありますか？

8 machine-learning  terminology 

多くのテンソルフローチュートリアル（例）では、「タワー」は定義なしで言及されています。それはどういう意味ですか？

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最近まで「ラベリング」と「分類」は同義語だと思っていました。しかし、コンピュータービジョンの用語について別の質問を始めたとき、それについて考えました。「ラベル付け」と「分類」の間に違いはありますか？ 「クラス」はあなたが検出したい概念であり、「ラベル」はあなたがデータに割り当てるものだと思いました。したがって、「クラス」はデータにつながる概念であり、「ラベル」は名前だけです。したがって、「ラベル付け」は「分類」と同じになります。どちらも、データにつながる基になるクラスに関するステートメントを作成したいからです。 記事 Google Scholarで簡単に検索すると、一部の記事でタイトルに両方の用語が使用されていることがわかりました。 Markus Eich、Malgorzata Dabrowska、Frank Kirchner：「セマンティックラベリング：空間特徴記述子に基づく3Dエンティティの分類」 Chunlin Li、Dmitry B. Goldgof、およびLawrence 0. Hall：「人間の脳のMR画像の知識ベースの分類と組織のラベル付け」 レイブランチャード：「非同性愛の性別違和の分類とラベル付け」-別の研究分野ですが、おそらく2つの単語の違いは同じですか？ したがって、「ラベル付け」と「分類」には違いがあると思います。違いはなんですか？ Google N-Gram 分類ははるかに境界の用語のようです。

7 classification  terminology