Kako vnaprej obdelamo podatke, preden jih uravnotežimo v kontekstu izgradnje ponavljajoče se nevronske mreže za napovedovanje gibanja cen kriptovalut?
Predhodna obdelava podatkov je ključni korak pri izgradnji ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) za napovedovanje gibanja cen kriptovalut. Vključuje pretvorbo neobdelanih vhodnih podatkov v primeren format, ki ga lahko učinkovito uporabi model RNN. V kontekstu uravnoteženja podatkov zaporedja RNN obstaja več pomembnih tehnik predprocesiranja, ki jih je mogoče uporabiti
Kako je mogoče izboljšati natančnost klasifikatorja K najbližjih sosedov?
Za izboljšanje natančnosti klasifikatorja K najbližjih sosedov (KNN) je mogoče uporabiti več tehnik. KNN je priljubljen klasifikacijski algoritem v strojnem učenju, ki določa razred podatkovne točke na podlagi večinskega razreda njenih k najbližjih sosedov. Izboljšanje natančnosti klasifikatorja KNN vključuje optimizacijo različnih vidikov
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
Zakaj je pri delu z regresijsko analizo pomembno upoštevati ustreznost in smiselnost funkcij?
Pri delu z regresijsko analizo na področju umetne inteligence in strojnega učenja je ključnega pomena upoštevati ustreznost in smiselnost uporabljenih funkcij. To je pomembno, ker kakovost funkcij neposredno vpliva na točnost in interpretabilnost regresijskega modela. V tem odgovoru bomo raziskali razloge, zakaj
Kaj je treba upoštevati pri razvoju aplikacije ML?
Pri razvoju aplikacije za strojno učenje (ML) je treba upoštevati več vidikov, specifičnih za ML. Ti vidiki so ključni za zagotovitev uspešnosti, učinkovitosti in zanesljivosti modela ML. V tem odgovoru bomo razpravljali o nekaterih ključnih pomislekih, specifičnih za ML, ki bi jih morali imeti razvijalci v mislih
Za katere naloge scikit-learn ponuja orodja, razen algoritmov strojnega učenja?
Scikit-learn, priljubljena knjižnica strojnega učenja v Pythonu, ponuja široko paleto orodij in funkcionalnosti, ki presegajo le algoritme strojnega učenja. Te dodatne naloge, ki jih ponuja scikit-learn, povečujejo splošne zmogljivosti knjižnice in jo naredijo celovito orodje za analizo podatkov in manipulacijo. V tem odgovoru bomo raziskali nekatere naloge