For å finne Iris-datasettet som ble brukt i eksemplet, kan man få tilgang til det gjennom UCI Machine Learning Repository. Iris-datasettet er et ofte brukt datasett innen maskinlæring for klassifiseringsoppgaver, spesielt i pedagogiske sammenhenger på grunn av dets enkelhet og effektivitet i å demonstrere forskjellige maskinlæringsalgoritmer.
UCI Machine Learning Repository er en mye brukt ressurs i maskinlæringssamfunnet som er vert for ulike datasett for forsknings- og utdanningsformål. Iris-datasettet er et av datasettene som er tilgjengelige på UCI-depotet og kan enkelt nås for bruk i maskinlæringsprosjektene dine.
For å hente Iris-datasettet fra UCI Machine Learning Repository kan du følge disse trinnene:
1. Besøk nettstedet til UCI Machine Learning Repository på https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Naviger til delen "Datasett" på nettstedet.
3. Søk etter Iris-datasettet ved enten å bla gjennom de tilgjengelige datasettene eller bruke søkefunksjonaliteten på nettstedet.
4. Last den ned i et format som er kompatibelt med brukte maskinlæringsmiljøer. Datasettet er vanligvis tilgjengelig i et CSV-format (Comma-Separated Values), som enkelt kan importeres til verktøy som Pythons pandas-bibliotek for datamanipulering og -analyse.
Alternativt kan man også få tilgang til Iris-datasettet direkte gjennom populære maskinlæringsbiblioteker som scikit-learn i Python. Scikit-learn har innebygde funksjoner for å laste inn Iris-datasettet, noe som gjør det praktisk for brukere å få tilgang til datasettet uten å måtte laste det ned separat.
Nedenfor er en eksempelkodebit i Python som bruker scikit-learn for å laste inn Iris-datasettet:
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)
Ved å kjøre kodebiten ovenfor kan man laste Iris-datasettet direkte inn i Python-miljøet ved å bruke scikit-learn og begynne å jobbe med datasettet for noen praktiske maskinlæringsoppgaver.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning