Ako vytvoriť algoritmy učenia založené na neviditeľných údajoch?
Proces vytvárania učebných algoritmov založených na neviditeľných údajoch zahŕňa niekoľko krokov a úvah. Aby bolo možné vyvinúť algoritmus na tento účel, je potrebné pochopiť povahu neviditeľných údajov a ako ich možno využiť v úlohách strojového učenia. Vysvetlime si algoritmický prístup k vytváraniu algoritmov učenia založených na
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Predpovede bez servera v rozsahu
Aké sú potrebné kroky na prípravu údajov na trénovanie modelu RNN na predpovedanie budúcej ceny litecoinu?
Na prípravu údajov na trénovanie modelu rekurentnej neurónovej siete (RNN) na predpovedanie budúcej ceny Litecoinu je potrebné vykonať niekoľko potrebných krokov. Tieto kroky zahŕňajú zber údajov, predbežné spracovanie údajov, inžinierstvo funkcií a rozdelenie údajov na účely školenia a testovania. V tejto odpovedi si podrobne prejdeme každý krok
Ako sa môžu reálne údaje líšiť od množín údajov používaných v tutoriáloch?
Údaje z reálneho sveta sa môžu výrazne líšiť od súborov údajov používaných v tutoriáloch, najmä v oblasti umelej inteligencie, konkrétne hlbokého učenia s TensorFlow a 3D konvolučných neurónových sietí (CNN) na detekciu rakoviny pľúc v súťaži Kaggle. Zatiaľ čo návody často poskytujú zjednodušené a upravené súbory údajov na didaktické účely, údaje z reálneho sveta sú zvyčajne zložitejšie a
Ako možno v algoritmoch strojového učenia spracovať nenumerické údaje?
Spracovanie nenumerických údajov v algoritmoch strojového učenia je kľúčovou úlohou na získanie zmysluplných poznatkov a presné predpovede. Zatiaľ čo mnoho algoritmov strojového učenia je navrhnutých na spracovanie numerických údajov, existuje niekoľko techník na predspracovanie a transformáciu nenumerických údajov do vhodného formátu na analýzu. V tejto odpovedi preskúmame
Aký je účel výberu funkcií a inžinierstva v strojovom učení?
Výber funkcií a inžinierstvo sú kľúčovými krokmi v procese vývoja modelov strojového učenia, najmä v oblasti umelej inteligencie. Tieto kroky zahŕňajú identifikáciu a výber najrelevantnejších funkcií z daného súboru údajov, ako aj vytvorenie nových funkcií, ktoré môžu zlepšiť predikčnú silu modelu. Účel funkcie
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Programovanie strojového učenia, Aplikácia K najbližších susedov, Preskúmanie skúšky
Aký je účel prispôsobenia klasifikátora v regresnom tréningu a testovaní?
Začlenenie klasifikátora do regresného tréningu a testovania slúži kľúčovému účelu v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia. Primárnym cieľom regresie je predpovedať spojité číselné hodnoty na základe vstupných znakov. Existujú však scenáre, v ktorých musíme údaje klasifikovať do diskrétnych kategórií, a nie predpovedať spojité hodnoty.
Ako komponent Transform zabezpečuje konzistentnosť medzi tréningovým a servisným prostredím?
Komponent Transform hrá kľúčovú úlohu pri zabezpečovaní konzistentnosti medzi tréningovým a servisným prostredím v oblasti umelej inteligencie. Je neoddeliteľnou súčasťou rámca TensorFlow Extended (TFX), ktorý sa zameriava na vytváranie škálovateľných a produkčne pripravených potrubí strojového učenia. Komponent Transform je zodpovedný za predspracovanie údajov a inžinierstvo funkcií, ktoré sú
Aké sú niektoré možné cesty na preskúmanie na zlepšenie presnosti modelu v TensorFlow?
Zlepšenie presnosti modelu v TensorFlow môže byť zložitá úloha, ktorá si vyžaduje starostlivé zváženie rôznych faktorov. V tejto odpovedi preskúmame niektoré možné cesty na zvýšenie presnosti modelu v TensorFlow so zameraním na API na vysokej úrovni a techniky na vytváranie a zdokonaľovanie modelov. 1. Predspracovanie údajov: Jeden zo základných krokov
Prečo je dôležité predspracovať a transformovať údaje pred ich vložením do modelu strojového učenia?
Predspracovanie a transformácia údajov pred ich vložením do modelu strojového učenia je kľúčová z niekoľkých dôvodov. Tieto procesy pomáhajú zlepšiť kvalitu údajov, zvýšiť výkon modelu a zabezpečiť presné a spoľahlivé predpovede. V tomto vysvetlení sa ponoríme do dôležitosti predspracovania a transformácie údajov v
Čomu sa bude venovať ďalšie video tejto série?
Ďalšie video zo série „Umelá inteligencia – Základy TensorFlow – TensorFlow v Google Colaboratory – Začíname s TensorFlow v Google Colaboratory“ sa bude zaoberať témou predbežného spracovania údajov a inžinierstva funkcií v TensorFlow. Toto video sa ponorí do základných krokov potrebných na prípravu a transformáciu nespracovaných údajov do vhodného formátu
- 1
- 2