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如何用深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)設(shè)備故障？

2023-09-04

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，設(shè)備故障可能導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯、成本增加以及損失產(chǎn)能等一系列問題。因此，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備故障并采取適當(dāng)?shù)木S護(hù)措施至關(guān)重要。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為設(shè)備故障預(yù)測(cè)提供了新的解決方案。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些高級(jí)模型和算法？

2023-08-15

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，有許多高級(jí)模型和算法被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)。下面將介紹其中一些重要的高級(jí)模型和算法。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元之間相互連接的模型。它 ...

中文文本數(shù)據(jù)如何進(jìn)行情感分析？

2023-08-10

情感分析是一種通過計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)自動(dòng)確定和分析文本中的情感傾向的方法，它在許多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本文將介紹中文文本情感分析的方法和應(yīng)用，并探討其在商業(yè)、社交媒體和輿情監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。 引言： ...

如何根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)？

2023-07-21

在不同領(lǐng)域中，人們常常希望能夠根據(jù)過去的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。無(wú)論是金融市場(chǎng)、銷售趨勢(shì)還是氣候變化，歷史數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)都扮演著至關(guān)重要的角色。本文將介紹一些常見的方法和步驟，用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)出來(lái)的？

2023-04-18

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計(jì)算模型，它可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分類、識(shí)別、預(yù)測(cè)等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)源于對(duì)生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的研究，而其經(jīng)典結(jié)構(gòu)則是通過不斷的實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化得來(lái)的。 ...

LSTM做時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度應(yīng)該怎么設(shè)置？

2023-04-06

LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在使用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，要考慮到輸入序列和輸出序列的長(zhǎng)度問題。因?yàn)長(zhǎng)STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型，輸入序列的長(zhǎng)度會(huì)直接影 ...

LSTM能同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)變量嗎？

2023-04-04

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），主要應(yīng)用于序列數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，LSTM 能夠同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)變量。 為了更好地理解 L ...

為什么訓(xùn)練好的LSTM模型每次輸出的結(jié)果不一樣？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），其能夠處理序列數(shù)據(jù)并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓(xùn)練好的LSTM模型在使用時(shí)，每次輸出的結(jié)果可能 ...

圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn) cnn LSTM（Crnn）,詳見描述?

2023-04-03

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是兩種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。一種結(jié)合了這兩種模型的網(wǎng)絡(luò)稱為卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）。本文將介紹CRNN的基本原理和實(shí)現(xiàn)過程。 一、CR ...

請(qǐng)問rnn和LSTM中batchsize和timestep的區(qū)別是什么？

2023-03-31

RNN和LSTM是常用的深度學(xué)習(xí)模型，用于處理序列數(shù)據(jù)。其中，batch size和time step是兩個(gè)重要的超參數(shù)，對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。在本文中，我們將探討RNN和LSTM中batch size和time step的區(qū)別以及它們對(duì) ...

如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)？

2023-03-31

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用，它可以通過學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、規(guī)律和趨勢(shì)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文將介紹如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)。 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 時(shí)間序列是一組按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)點(diǎn)， ...

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？

2023-03-31

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是指利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)值的變化趨勢(shì)。在現(xiàn)代科技時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種非常寶貴的資源。人們通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和處理，可以有效地預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的 ...

為什么LSTM在時(shí)序預(yù)測(cè)上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法？

2023-03-27

LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常被用于時(shí)序預(yù)測(cè)任務(wù)。它可以捕獲長(zhǎng)期依賴性，因?yàn)樗哂袃?nèi)存單元來(lái)記住過去的信息。然而，在實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下，LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中，我 ...

Transformer是否適合用于做非NLP領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題？

2023-03-22

Transformer是一種廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，其在機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)中取得了顯著的成果。然而，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的研究表明Transformer也可以應(yīng)用于非NLP領(lǐng)域中 ...

在頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠當(dāng)數(shù)據(jù)分析師，是種什么體驗(yàn)？

2021-12-13

CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 今天我給大家分享一下頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠的面試流程，我的一些日常工作內(nèi)容，另外再給大家介紹一些相關(guān)工作案例。 面試流程是怎樣的 但對(duì)于大多數(shù)人而言，投簡(jiǎn)歷給頭 ...

十年芳華，逐夢(mèng)前行 | 記錄我的數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)之路

2021-12-13

作者：Roll 本文為「心中有數(shù)」CDA征文作品 小學(xué)時(shí)， 老師經(jīng)常問：“你長(zhǎng)大以后想當(dāng)什么？” 我說，我想當(dāng)一名科學(xué)家。 工作后， 領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)常問：“你的職業(yè)規(guī)劃是什么？” ...

用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流

2018-08-18

用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流 本文內(nèi)容是我學(xué)習(xí)ML時(shí)做的一個(gè)練手項(xiàng)目，描述應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的一般步驟。該項(xiàng)目的目標(biāo)是從點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)中找出惡意用戶的請(qǐng)求。點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)長(zhǎng)下圖這樣子，包括請(qǐng)求時(shí)間、IP、平臺(tái)等特征： ...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示

2018-08-17

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入并流經(jīng)激活閾值的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。 遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種能夠?qū)χ拜斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部存儲(chǔ)記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以他們能 ...

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同

2018-08-11

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同 人工智能早已不是一個(gè)新名詞，它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家設(shè)計(jì)出可以學(xué)習(xí)和模仿人類行為的算法。在學(xué)習(xí)方面，最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但由于 ...

不是大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)與不是人工智能的人工智能

2016-10-15

不是大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)與不是人工智能的人工智能 最近幾年，大數(shù)據(jù)這個(gè)詞出現(xiàn)的次數(shù)多到許多讀者和投資人都已經(jīng)對(duì)它厭煩了。而且把它的原理詳細(xì)一解釋，大家又會(huì)有點(diǎn)不屑：不就是數(shù)據(jù)分析嗎，說得那么玄乎干啥? ...