Ak chcete nájsť súbor údajov Iris použitý v príklade, môžete k nemu pristupovať prostredníctvom UCI Machine Learning Repository. Súbor údajov Iris je bežne používaný súbor údajov v oblasti strojového učenia pre klasifikačné úlohy, najmä vo vzdelávacích kontextoch, vďaka svojej jednoduchosti a účinnosti pri demonštrácii rôznych algoritmov strojového učenia.
UCI Machine Learning Repository je široko používaný zdroj v komunite strojového učenia, ktorý hostí rôzne súbory údajov na výskumné a vzdelávacie účely. Súbor údajov Iris je jedným zo súborov údajov dostupných v úložisku UCI a možno k nemu ľahko pristupovať na použitie vo vašich projektoch strojového učenia.
Ak chcete získať súbor údajov Iris z UCI Machine Learning Repository, môžete postupovať podľa týchto krokov:
1. Navštívte webovú stránku UCI Machine Learning Repository na https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Na webovej stránke prejdite do sekcie „Súbory údajov“.
3. Vyhľadajte súbor údajov Iris buď prehľadávaním dostupných súborov údajov alebo pomocou funkcie vyhľadávania na webovej lokalite.
4. Stiahnite si ho vo formáte, ktorý je kompatibilný s použitým prostredím strojového učenia. Súbor údajov je zvyčajne dostupný vo formáte CSV (Comma-Separated Values), ktorý možno jednoducho importovať do nástrojov, ako je knižnica pandas v Pythone na manipuláciu a analýzu údajov.
Alternatívne je tiež možné pristupovať k súboru údajov Iris priamo prostredníctvom populárnych knižníc strojového učenia, ako je napríklad scikit-learn v Pythone. Scikit-learn poskytuje vstavané funkcie na načítanie súboru údajov Iris, vďaka čomu je pre používateľov pohodlný prístup k súboru údajov bez toho, aby si ho museli sťahovať samostatne.
Nižšie je uvedený príklad úryvku kódu v jazyku Python pomocou scikit-learn na načítanie množiny údajov Iris:
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)
Spustením vyššie uvedeného úryvku kódu je možné načítať množinu údajov Iris priamo do prostredia Pythonu pomocou scikit-learn a začať s množinou údajov pracovať pre niektoré úlohy strojového učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning