คำถามติดแท็ก ocr

โครงสร้างของคำถามนี้มีดังต่อไปนี้:ในตอนแรกฉันให้แนวคิดของการเรียนรู้ทั้งมวลฉันยังจัดทำรายการของการจดจำรูปแบบจากนั้นฉันก็ยกตัวอย่างของอัลกอริทึมการเรียนรู้ทั้งมวลและในที่สุดก็แนะนำคำถามของฉัน ผู้ที่ไม่ต้องการข้อมูลเสริมทั้งหมดอาจแค่ดูหัวข้อข่าวและตรงไปที่คำถามของฉัน การเรียนรู้ทั้งมวลคืออะไร ตามบทความ Wikipedia : ในสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องจักรวิธีการทั้งมวลใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้หลายอย่างเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการทำนายที่ดีกว่าที่จะได้รับจากอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่เป็นส่วนประกอบใด ๆ เพียงอย่างเดียว ซึ่งแตกต่างจากชุดสถิติในกลศาสตร์เชิงสถิติซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะไม่มีที่สิ้นสุดชุดการเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงชุดรูปแบบทางเลือกที่ จำกัด ของคอนกรีตเท่านั้น แต่โดยทั่วไปแล้วจะช่วยให้โครงสร้างมีความยืดหยุ่นมากขึ้น ตัวอย่างของงานการจดจำรูปแบบ: การรู้จำอักขระด้วยแสง การจดจำบาร์โค้ด การจดจำป้ายทะเบียนรถ การตรวจจับใบหน้า การรู้จำเสียง การจดจำรูปภาพ การจำแนกเอกสาร ตัวอย่างของอัลกอริทึมการเรียนรู้ทั้งมวล: ต่อไปนี้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ชุดใช้สำหรับงานพีอาร์ (ตามวิกิพีเดีย) Ensemble learning algorithm (การควบคุม meta-algorithms สำหรับการรวมอัลกอริทึมการเรียนรู้หลายตัวเข้าด้วยกัน): Boosting (การเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เมตาดาต้าอัลกอริธึมสำหรับการลดอคติและความแปรปรวนในการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุมและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเปลี่ยนผู้เรียนที่อ่อนแอไปเป็นคนที่แข็งแกร่ง) การรวม Bootstrap ("การห่อ ") (เครื่องเรียนรู้ชุดเมตาอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเสถียรภาพและความแม่นยำของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการจำแนกทางสถิติและการถดถอย) ค่าเฉลี่ยของ Ensemble (กระบวนการสร้างหลายรุ่นและรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเอาต์พุตที่ต้องการซึ่งต่างจากการสร้างเพียงหนึ่งโมเดลบ่อยครั้งที่ชุดของโมเดลทำงานได้ดีกว่าโมเดลใด ๆ ก็ตามเนื่องจากข้อผิดพลาดต่างๆของโมเดล "เฉลี่ยหมด" ) ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ การใช้งานที่แตกต่างกัน ตระการตาของโครงข่ายประสาทเทียม (ชุดของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ตัดสินใจโดยเฉลี่ยผลลัพธ์ของแบบจำลองแต่ละตัว) ป่าสุ่ม (วิธีการเรียนรู้ทั้งมวลสำหรับการจำแนกการถดถอยและงานอื่น …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

ตัวอย่าง: ฉันมีประโยคในรายละเอียดงาน: "วิศวกรอาวุโสของ Java ในสหราชอาณาจักร" ฉันต้องการที่จะใช้รูปแบบการเรียนรู้ที่ลึกที่จะคาดการณ์ว่ามันเป็น 2 ประเภทและEnglish IT jobsถ้าฉันใช้รูปแบบการจำแนกแบบดั้งเดิมมันสามารถทำนายได้เพียง 1 ฉลากที่มีsoftmaxฟังก์ชั่นที่ชั้นสุดท้าย ดังนั้นฉันสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียม 2 แบบในการทำนาย "ใช่" / "ไม่" กับทั้งสองหมวดหมู่ แต่ถ้าเรามีหมวดหมู่มากขึ้นมันก็แพงเกินไป ดังนั้นเราจึงมีรูปแบบการเรียนรู้หรือการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อคาดการณ์ 2 หมวดหมู่ขึ้นไปพร้อมกันหรือไม่ "แก้ไข": ด้วย 3 ป้ายกำกับโดยวิธีดั้งเดิมมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,0,0] แต่ในกรณีของฉันมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,1,0] หรือ [1,1,1] ตัวอย่าง: หากเรามี 3 ป้ายกำกับและประโยคอาจเหมาะกับป้ายกำกับเหล่านี้ทั้งหมด ดังนั้นถ้าผลลัพธ์จากฟังก์ชัน softmax คือ [0.45, 0.35, 0.2] เราควรแบ่งมันออกเป็น 3 label หรือ 2 label หรืออาจเป็นหนึ่ง? ปัญหาหลักเมื่อเราทำคือ: …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty