Kako ustvariti učne algoritme na podlagi nevidnih podatkov?
Postopek ustvarjanja učnih algoritmov na podlagi nevidnih podatkov vključuje več korakov in premislekov. Da bi razvili algoritem za ta namen, je treba razumeti naravo nevidnih podatkov in kako jih je mogoče uporabiti pri nalogah strojnega učenja. Razložimo algoritemski pristop k ustvarjanju učnih algoritmov, ki temeljijo na
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kateri so potrebni koraki za pripravo podatkov za usposabljanje modela RNN za napovedovanje prihodnje cene Litecoina?
Za pripravo podatkov za usposabljanje modela ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) za napovedovanje prihodnje cene Litecoina je treba narediti več potrebnih korakov. Ti koraki vključujejo zbiranje podatkov, predhodno obdelavo podatkov, inženiring funkcij in razdelitev podatkov za namene usposabljanja in testiranja. V tem odgovoru bomo podrobno pregledali vsak korak
Kako se lahko podatki iz resničnega sveta razlikujejo od naborov podatkov, uporabljenih v vadnicah?
Podatki iz resničnega sveta se lahko bistveno razlikujejo od naborov podatkov, uporabljenih v vadnicah, zlasti na področju umetne inteligence, zlasti globokega učenja s TensorFlow in 3D konvolucijskimi nevronskimi mrežami (CNN) za odkrivanje pljučnega raka v tekmovanju Kaggle. Medtem ko vadnice pogosto ponujajo poenostavljene in izbrane nabore podatkov za didaktične namene, so podatki iz resničnega sveta običajno bolj zapleteni in
Kako se lahko v algoritmih strojnega učenja obravnavajo neštevilčni podatki?
Ravnanje z neštevilčnimi podatki v algoritmih strojnega učenja je ključna naloga za pridobitev pomembnih vpogledov in natančne napovedi. Čeprav je veliko algoritmov strojnega učenja zasnovanih za obdelavo numeričnih podatkov, je na voljo več tehnik za predhodno obdelavo in pretvorbo neštevilčnih podatkov v primeren format za analizo. V tem odgovoru bomo raziskali
Kakšen je namen izbire funkcij in inženiringa pri strojnem učenju?
Izbira funkcij in inženiring sta ključna koraka v procesu razvoja modelov strojnega učenja, zlasti na področju umetne inteligence. Ti koraki vključujejo identifikacijo in izbiro najpomembnejših funkcij iz danega niza podatkov ter ustvarjanje novih funkcij, ki lahko povečajo napovedno moč modela. Namen funkcije
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, K aplikacija najbližjih sosedov, Pregled izpita
Kakšen je namen vgradnje klasifikatorja v regresijsko usposabljanje in testiranje?
Namestitev klasifikatorja v regresijsko usposabljanje in testiranje služi ključnemu namenu na področju umetne inteligence in strojnega učenja. Primarni cilj regresije je predvideti zvezne številčne vrednosti na podlagi vhodnih značilnosti. Vendar pa obstajajo scenariji, kjer moramo podatke razvrstiti v ločene kategorije, namesto da bi predvidevali zvezne vrednosti.
Kako komponenta Transform zagotavlja skladnost med izobraževalnim in strežnim okoljem?
Komponenta Transform ima ključno vlogo pri zagotavljanju skladnosti med okolji za usposabljanje in strežbo na področju umetne inteligence. Je sestavni del ogrodja TensorFlow Extended (TFX), ki se osredotoča na gradnjo razširljivih in za proizvodnjo pripravljenih cevovodov strojnega učenja. Komponenta Transform je odgovorna za predhodno obdelavo podatkov in inženiring funkcij, ki sta
Katere so možne poti za izboljšanje natančnosti modela v TensorFlow?
Izboljšanje natančnosti modela v TensorFlow je lahko zapletena naloga, ki zahteva skrbno upoštevanje različnih dejavnikov. V tem odgovoru bomo raziskali nekaj možnih poti za izboljšanje natančnosti modela v TensorFlow, pri čemer se bomo osredotočili na API-je na visoki ravni in tehnike za gradnjo in izboljšanje modelov. 1. Predobdelava podatkov: Eden temeljnih korakov
Zakaj je pomembno predhodno obdelati in preoblikovati podatke, preden jih vnesemo v model strojnega učenja?
Predhodna obdelava in preoblikovanje podatkov pred vnosom v model strojnega učenja je ključnega pomena iz več razlogov. Ti procesi pomagajo izboljšati kakovost podatkov, povečati učinkovitost modela ter zagotoviti natančne in zanesljive napovedi. V tej razlagi se bomo poglobili v pomen predprocesiranja in preoblikovanja podatkov v
Kaj bo obravnavano v naslednjem videu te serije?
Naslednji video v seriji »Umetna inteligenca – Osnove TensorFlow – TensorFlow v Google Colaboratory – Kako začeti s TensorFlow v Google Colaboratory« bo pokrival temo predprocesiranja podatkov in inženiringa funkcij v TensorFlow. Ta videoposnetek se bo poglobil v bistvene korake, potrebne za pripravo in pretvorbo neobdelanih podatkov v primerno obliko
- 1
- 2