Kuinka luoda oppimisalgoritmeja näkymättömän datan perusteella?
Näkymättömään tietoon perustuvien oppimisalgoritmien luontiprosessiin kuuluu useita vaiheita ja huomioita. Jotta tähän tarkoitukseen voidaan kehittää algoritmi, on ymmärrettävä näkymätön datan luonne ja kuinka sitä voidaan hyödyntää koneoppimistehtävissä. Selitetään algoritminen lähestymistapa oppimisalgoritmien luomiseen perustuen
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, Palvelimettomat ennusteet mittakaavassa
Mitkä vaiheet ovat välttämättömiä tietojen valmistelemiseksi RNN-mallin koulutukseen ennustamaan Litecoinin tulevaa hintaa?
Tietojen valmistelemiseksi toistuvan hermoverkkomallin (RNN) harjoittamista varten Litecoinin tulevan hinnan ennustamiseksi on suoritettava useita välttämättömiä toimenpiteitä. Nämä vaiheet sisältävät tiedonkeruun, tietojen esikäsittelyn, ominaisuuksien suunnittelun ja tietojen jakamisen koulutus- ja testaustarkoituksiin. Tässä vastauksessa käymme läpi jokaisen vaiheen yksityiskohtaisesti
Miten tosielämän data voi erota opetusohjelmissa käytetyistä tietojoukoista?
Reaalimaailman data voi poiketa merkittävästi opetusohjelmissa käytetyistä aineistoista, erityisesti tekoälyn alalla, erityisesti syväoppimisessa TensorFlow- ja 3D-konvoluutiohermoverkkojen (CNN) avulla keuhkosyövän havaitsemiseksi Kaggle-kilpailussa. Vaikka opetusohjelmat tarjoavat usein yksinkertaistettuja ja kuratoituja tietojoukkoja didaktisiin tarkoituksiin, reaalimaailman tiedot ovat yleensä monimutkaisempia ja
Miten ei-numeerista dataa voidaan käsitellä koneoppimisalgoritmeissa?
Ei-numeerisen datan käsittely koneoppimisalgoritmeissa on ratkaiseva tehtävä, jotta voidaan poimia merkityksellisiä oivalluksia ja tehdä tarkkoja ennusteita. Vaikka monet koneoppimisalgoritmit on suunniteltu käsittelemään numeerista dataa, on olemassa useita tekniikoita ei-numeerisen datan esikäsittelyyn ja muuntamiseen sopivaan muotoon analysointia varten. Tässä vastauksessa tutkimme
Mikä on ominaisuuksien valinnan ja suunnittelun tarkoitus koneoppimisessa?
Ominaisuuden valinta ja suunnittelu ovat tärkeitä vaiheita koneoppimismallien kehittämisessä, erityisesti tekoälyn alalla. Näihin vaiheisiin kuuluu tärkeimpien ominaisuuksien tunnistaminen ja valitseminen annetusta tietojoukosta sekä uusien ominaisuuksien luominen, jotka voivat parantaa mallin ennakoivaa tehoa. Ominaisuuden tarkoitus
Mitä tarkoitusta on sovittaa luokitin regressiokoulutukseen ja testaukseen?
Luokittimen sovittaminen regressiokoulutukseen ja testaukseen palvelee keskeistä tarkoitusta tekoälyn ja koneoppimisen alalla. Regression ensisijainen tavoite on ennustaa jatkuvia numeerisia arvoja syöteominaisuuksien perusteella. On kuitenkin skenaarioita, joissa meidän on luokiteltava tiedot erillisiin luokkiin jatkuvien arvojen ennustamisen sijaan.
Miten Transform-komponentti varmistaa johdonmukaisuuden koulutus- ja palveluympäristöjen välillä?
Transform-komponentilla on keskeinen rooli koulutus- ja palveluympäristöjen johdonmukaisuuden varmistamisessa tekoälyn alalla. Se on olennainen osa TensorFlow Extended (TFX) -kehystä, joka keskittyy skaalautuvien ja tuotantovalmiiden koneoppimisputkien rakentamiseen. Transform-komponentti vastaa tietojen esikäsittelystä ja ominaisuussuunnittelusta, jotka ovat
Mitä mahdollisia tapoja on tutkia mallin tarkkuuden parantamiseksi TensorFlow'ssa?
Mallin tarkkuuden parantaminen TensorFlow'ssa voi olla monimutkainen tehtävä, joka vaatii useiden tekijöiden huolellista harkintaa. Tässä vastauksessa tutkimme joitakin mahdollisia tapoja parantaa mallin tarkkuutta TensorFlowissa keskittyen korkean tason API:ihin ja tekniikoihin mallien rakentamiseen ja jalostukseen. 1. Tietojen esikäsittely: Yksi perusvaiheista
Miksi datan esikäsittely ja muuntaminen on tärkeää ennen kuin se syötetään koneoppimismalliin?
Datan esikäsittely ja muuntaminen ennen sen syöttämistä koneoppimismalliin on ratkaisevan tärkeää useista syistä. Nämä prosessit auttavat parantamaan tietojen laatua, parantamaan mallin suorituskykyä ja varmistamaan tarkat ja luotettavat ennusteet. Tässä selityksessä perehdymme tietojen esikäsittelyn ja muuntamisen tärkeyteen
Mitä tämän sarjan seuraavassa videossa käsitellään?
Seuraava video sarjassa "Tekoäly – TensorFlow Fundamentals – TensorFlow Google Colaboratoryssa – Getting Starting with TensorFlow in Google Colaboratory" käsittelee tietojen esikäsittelyä ja ominaisuussuunnittelua TensorFlowissa. Tämä video perehtyy tärkeisiin vaiheisiin, joita tarvitaan raakadatan valmistelemiseksi ja muuntamiseksi sopivaan muotoon
- 1
- 2