Kaj je kodiranje oznak in kako pretvori neštevilske podatke v numerično obliko?
Kodiranje oznak je tehnika, ki se uporablja pri strojnem učenju za pretvorbo neštevilskih podatkov v numerično obliko. Še posebej je uporabno pri obravnavanju kategoričnih spremenljivk, ki so spremenljivke, ki imajo omejeno število različnih vrednosti. Kodiranje oznak vsaki kategoriji dodeli edinstveno številčno oznako, kar algoritmom strojnega učenja omogoča obdelavo in analizo
Katere so različne faze cevovoda ML v TFX?
TensorFlow Extended (TFX) je zmogljiva odprtokodna platforma, zasnovana za olajšanje razvoja in uvajanja modelov strojnega učenja (ML) v proizvodnih okoljih. Zagotavlja obsežen nabor orodij in knjižnic, ki omogočajo gradnjo cevovodov ML od konca do konca. Ti cevovodi so sestavljeni iz več različnih faz, od katerih vsaka služi določenemu namenu in prispeva
Kakšni so koraki predhodne obdelave nabora podatkov Fashion-MNIST pred usposabljanjem modela?
Predhodna obdelava nabora podatkov Fashion-MNIST pred usposabljanjem modela vključuje več ključnih korakov, ki zagotavljajo, da so podatki pravilno oblikovani in optimizirani za naloge strojnega učenja. Ti koraki vključujejo nalaganje podatkov, raziskovanje podatkov, čiščenje podatkov, transformacijo podatkov in razdelitev podatkov. Vsak korak prispeva k izboljšanju kakovosti in učinkovitosti nabora podatkov, kar omogoča natančno usposabljanje modela
Kakšni so koraki pri pripravi naših podatkov za usposabljanje modela strojnega učenja z uporabo knjižnice Pandas?
Na področju strojnega učenja igra priprava podatkov ključno vlogo pri uspehu usposabljanja modela. Pri uporabi knjižnice Pandas je v pripravo podatkov za usposabljanje modela strojnega učenja vključenih več korakov. Ti koraki vključujejo nalaganje podatkov, čiščenje podatkov, transformacijo podatkov in razdelitev podatkov. Prvi korak v
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 1. del, Pregled izpita