Hva er etikettkoding og hvordan konverterer den ikke-numeriske data til numerisk form?
Etikettkoding er en teknikk som brukes i maskinlæring for å konvertere ikke-numeriske data til numerisk form. Det er spesielt nyttig når du arbeider med kategoriske variabler, som er variabler som har et begrenset antall distinkte verdier. Etikettkoding tildeler en unik numerisk etikett til hver kategori, slik at maskinlæringsalgoritmer kan behandle og analysere
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/MLP maskinlæring med Python, Klynging, k-betyr og gjennomsnittlig skift, Håndtering av ikke-numeriske data, Eksamensgjennomgang
Hva er de forskjellige fasene av ML-rørledningen i TFX?
TensorFlow Extended (TFX) er en kraftig åpen kildekode-plattform designet for å lette utvikling og distribusjon av maskinlæringsmodeller (ML) i produksjonsmiljøer. Den gir et omfattende sett med verktøy og biblioteker som muliggjør konstruksjon av ende-til-ende ML-rørledninger. Disse rørledningene består av flere distinkte faser, som hver tjener et bestemt formål og bidrar
Hva er trinnene involvert i å forhåndsbehandle Fashion-MNIST-datasettet før trening av modellen?
Forbehandling av Fashion-MNIST-datasettet før opplæring av modellen innebærer flere avgjørende trinn som sikrer at dataene er riktig formatert og optimalisert for maskinlæringsoppgaver. Disse trinnene inkluderer datalasting, datautforskning, datarensing, datatransformasjon og datadeling. Hvert trinn bidrar til å forbedre kvaliteten og effektiviteten til datasettet, noe som muliggjør nøyaktig modelltrening
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, Introduksjon til Keras, Eksamensgjennomgang
Hva er trinnene involvert i å forberede dataene våre for opplæring av en maskinlæringsmodell ved bruk av Pandas-biblioteket?
Innenfor maskinlæring spiller dataforberedelse en avgjørende rolle for suksessen med å trene en modell. Når du bruker Pandas-biblioteket, er det flere trinn involvert i å forberede dataene for opplæring av en maskinlæringsmodell. Disse trinnene inkluderer datalasting, datarensing, datatransformasjon og datadeling. Det første steget inn
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, AutoML Vision - del 1, Eksamensgjennomgang