Löytääksesi esimerkissä käytetyn Iris-tietojoukon, voit käyttää sitä UCI Machine Learning Repositoryn kautta. Iris-tietojoukko on yleisesti käytetty tietojoukko koneoppimisen alalla luokittelutehtäviin, erityisesti koulutustilanteissa, koska se on yksinkertaista ja tehokasta erilaisten koneoppimisalgoritmien demonstroinnissa.
UCI Machine Learning Repository on laajalti käytetty resurssi koneoppimisyhteisössä, joka isännöi erilaisia tietojoukkoja tutkimus- ja koulutustarkoituksiin. Iris-tietojoukko on yksi UCI-arkistossa saatavilla olevista tietojoukoista, ja sitä voidaan helposti käyttää koneoppimisprojekteissasi.
Voit noutaa Iris-tietojoukon UCI Machine Learning Repositorysta seuraavasti:
1. Vieraile UCI Machine Learning Repository -sivustolla osoitteessa https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Siirry verkkosivuston Tietojoukot-osioon.
3. Hae Iris-tietojoukkoa joko selaamalla saatavilla olevia tietojoukkoja tai käyttämällä verkkosivuston hakutoimintoa.
4. Lataa se käytetyn koneoppimisympäristön kanssa yhteensopivassa muodossa. Tietojoukko on yleensä saatavilla CSV-muodossa (Comma-Separated Values), joka voidaan helposti tuoda työkaluihin, kuten Pythonin pandaskirjastoon tietojen käsittelyä ja analysointia varten.
Vaihtoehtoisesti voit myös käyttää Iris-tietojoukkoa suoraan suosittujen koneoppimiskirjastojen, kuten Pythonin scikit-learnin, kautta. Scikit-learn tarjoaa sisäänrakennetut toiminnot Iris-tietojoukon lataamiseen, mikä tekee käyttäjien helpoksi päästä tietojoukkoon ilman, että sitä tarvitsee ladata erikseen.
Alla on esimerkkikoodinpätkä Pythonissa käyttämällä scikit-learn-ohjelmaa Iris-tietojoukon lataamiseen:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Suorittamalla yllä oleva koodinpätkä voit ladata Iris-tietojoukon suoraan Python-ympäristöön scikit-learnin avulla ja alkaa työskennellä tietojoukon kanssa joitain koneoppimistehtäviä varten.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä