Mitä tarrakoodaus on ja miten se muuntaa ei-numeerisen tiedon numeeriseen muotoon?
Label-koodaus on koneoppimisessa käytetty tekniikka ei-numeerisen tiedon muuntamiseen numeeriseen muotoon. Se on erityisen hyödyllinen käsiteltäessä kategorisia muuttujia, jotka ovat muuttujia, jotka saavat rajoitetun määrän erillisiä arvoja. Tunnistekoodaus määrittää kullekin luokalle ainutlaatuisen numeerisen tunnisteen, jonka avulla koneoppimisalgoritmit voivat käsitellä ja analysoida
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/MLP-koneoppiminen Pythonilla, Klusterointi, k-keskiarvo ja keskimääräinen muutos, Ei-numeeristen tietojen käsittely, Kokeen tarkistus
Mitkä ovat ML-putkilinjan eri vaiheet TFX:ssä?
TensorFlow Extended (TFX) on tehokas avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu helpottamaan koneoppimismallien (ML) kehittämistä ja käyttöönottoa tuotantoympäristöissä. Se tarjoaa kattavan joukon työkaluja ja kirjastoja, jotka mahdollistavat päästä päähän ML-putkilinjojen rakentamisen. Nämä putkilinjat koostuvat useista erillisistä vaiheista, joista jokainen palvelee tiettyä tarkoitusta ja myötävaikuttaa
Mitä vaiheita Fashion-MNIST-tietojoukon esikäsittely sisältää ennen mallin harjoittelua?
Fashion-MNIST-tietojoukon esikäsittely ennen mallin harjoittelua sisältää useita tärkeitä vaiheita, jotka varmistavat, että tiedot on muotoiltu oikein ja optimoitu koneoppimistehtäviä varten. Näitä vaiheita ovat tietojen lataaminen, tietojen tutkiminen, tietojen puhdistaminen, tietojen muuntaminen ja tietojen jakaminen. Jokainen vaihe parantaa osaltaan tietojoukon laatua ja tehokkuutta, mikä mahdollistaa tarkan mallikoulutuksen
Mihin vaiheisiin sisältyy datamme valmistelu koneoppimismallin koulutukseen Pandas-kirjaston avulla?
Koneoppimisen alalla tietojen valmistelu on avainasemassa mallin koulutuksen onnistumisessa. Pandas-kirjastoa käytettäessä datan valmistelu koneoppimismallin koulutukseen sisältää useita vaiheita. Näitä vaiheita ovat tietojen lataaminen, tietojen puhdistaminen, tietojen muuntaminen ja tietojen jakaminen. Ensimmäinen askel sisään
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Edistyminen koneoppimisessa, AutoML Vision - osa 1, Kokeen tarkistus