Čo je kódovanie štítkov a ako prevádza nečíselné údaje do číselnej podoby?
Kódovanie štítkov je technika používaná v strojovom učení na konverziu nečíselných údajov do číselnej podoby. Je to užitočné najmä pri práci s kategorickými premennými, čo sú premenné, ktoré nadobúdajú obmedzený počet odlišných hodnôt. Kódovanie štítkov priraďuje každej kategórii jedinečné číselné označenie, čo umožňuje algoritmom strojového učenia spracovať a analyzovať
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Zhlukovanie, k-prostriedky a stredný posun, Nakladanie s nečíselnými údajmi, Preskúmanie skúšky
Aké sú rôzne fázy ML potrubia v TFX?
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná open-source platforma navrhnutá tak, aby uľahčila vývoj a nasadenie modelov strojového učenia (ML) v produkčných prostrediach. Poskytuje komplexnú sadu nástrojov a knižníc, ktoré umožňujú výstavbu end-to-end ML potrubí. Tieto potrubia pozostávajú z niekoľkých odlišných fáz, z ktorých každá slúži špecifickému účelu a prispieva
Aké kroky zahŕňajú predbežné spracovanie súboru údajov Fashion-MNIST pred tréningom modelu?
Predspracovanie množiny údajov Fashion-MNIST pred trénovaním modelu zahŕňa niekoľko kľúčových krokov, ktoré zabezpečia, že údaje budú správne naformátované a optimalizované pre úlohy strojového učenia. Tieto kroky zahŕňajú načítanie údajov, prieskum údajov, čistenie údajov, transformáciu údajov a rozdelenie údajov. Každý krok prispieva k zvýšeniu kvality a efektívnosti súboru údajov, čo umožňuje presné trénovanie modelu
Aké kroky zahŕňajú prípravu našich údajov na trénovanie modelu strojového učenia pomocou knižnice Pandas?
V oblasti strojového učenia hrá príprava dát kľúčovú úlohu v úspechu trénovania modelu. Keď používate knižnicu Pandas, príprava údajov na trénovanie modelu strojového učenia zahŕňa niekoľko krokov. Tieto kroky zahŕňajú načítanie údajov, čistenie údajov, transformáciu údajov a rozdelenie údajov. Prvý krok v
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, AutoML Vision - časť 1, Preskúmanie skúšky