Валлиаппа Лакшманан , Сара Робинсон , Майкл Мунн - Машинное обучение. Паттерны проектирования

................................................................................................................. 37
Смещение данных .................................................................................................................... 38
Масштаб .................................................................................................................................... 40
Несколько целевых установок ............................................................................................... .40
Резюме ............................................................................................................................................ 41

Распространенные проблемы машинного обучения
Качество данных

Глава 2. Паттерны для представления данных""""""""""."".""""""."""""""" 43
Простые представления данных ................................................................................................... 45

Числовые входные значения .................................................................................................. .46
Почему желательно выполнять нормализацию ........................................................ .46
Зачем нормализовать числовые значения из промежутка

[-1; 1]? ..................................... .46

Линейная нормализация .............................................................................................. .47
Не выбрасывайте 'выбросы' ........................................................................................48
Нелинейные преобразования ....................................................................................... 50

Массив чисел ................................................................................................................. 52
Категориальные входные значения ........................................................................................ 53
Кодирование с одним активным состоянием ............................................................. 5 3
Кодирование с использованием фиктивных переменных

или кодирование с одним активным состоянием? ............................................................ 54
Массив категориальных переменных

......................................................................... 56

6

Оглавление

ПАТТЕРН

1.

Хешированный признак ......................................................................................... 57

................................................................................................................... 57
.................................................................................................................................... 58
Почему это работает ................................................................................................................ 60
Входные значения за пределами словаря ................................................................... 60
Высокая кардинальность .............................................................................................. 60
Холодный пуск ............................................................................................................. 60
Компромиссы и альтернативы ................................................................................................ 61
Коллизия корзин ........................................................................................................... 61
Асимметрия ................................................................................................................... 62
Агрегатный признак ..................................................................................................... 62
Гиперпараметрическая настройка ............................................................................... 63
Криптографический хеш .............................................................................................. 63
Порядок операций ........................................................................................................ 65
Пустые хеш-корзины .................................................................................................... 65
ПАТТЕРН 2. Векторные вложения .............................................................................................. 65
Постановка задачи ................................................................................................................... 65
Решение .................................................................................................................................... 67
Векторные вложения текста ........................................................................................ 69
Векторные вложения снимков ..................................................................................... 72
Почему это работает ................................................................................................................ 72
Компромиссы и альтернативы ................................................................................................ 75
Выбор размерности вложения ..................................................................................... 75
Автокодировщики ........................................................................................................ 76
Контекстно-языковые модели ..................................................................................... 77
Векторные вложения на хранилище данных .............................................................. 79
ПАТТЕРН 3. Синтетический признак ......................................................................................... 80
Постановка задачи ................................................................................................................... 80
Решение .................................................................................................................................... 80
Соединения признаков в BigQuery ML ....................................................................... 83
Соединение признаков в TensorFlow .......................................................................... 84
Почему это работает ................................................................................................................ 85
Компромиссы и альтернативы ................................................................................................ --">