Kiel krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj?
La procezo krei lernajn algoritmojn bazitajn sur nevideblaj datumoj implikas plurajn paŝojn kaj konsiderojn. Por evoluigi algoritmon por ĉi tiu celo, estas necese kompreni la naturon de nevideblaj datumoj kaj kiel ĝi povas esti utiligita en maŝinlernadaj taskoj. Ni klarigu la algoritman aliron por krei lernajn algoritmojn bazitajn sur
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kio estas la necesaj paŝoj por prepari la datumojn por trejni RNN-modelon por antaŭdiri la estontan prezon de Litecoin?
Por prepari la datumojn por trejnado de ripetiĝanta neŭrala reto (RNN) modelo por antaŭdiri la estontan prezon de Litecoin, pluraj necesaj paŝoj devas esti prenitaj. Ĉi tiuj paŝoj implikas datumkolektadon, datumprelaboradon, trajton-inĝenieristikon kaj datumdividadon por trejnado kaj testado. En ĉi tiu respondo, ni trairos ĉiun paŝon detale al
Kiel realaj datumoj povas diferenci de la datumaroj uzataj en lerniloj?
Real-mondaj datumoj povas signife diferenci de la datumaroj uzataj en lerniloj, precipe en la kampo de artefarita inteligenteco, specife profunda lernado kun TensorFlow kaj 3D konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN) por pulma kancero-detekto en la Kaggle-konkurado. Dum lerniloj ofte disponigas simpligitajn kaj vikariitajn datumarojn por didaktikaj celoj, realmondaj datumoj estas tipe pli kompleksaj kaj
Kiel neciferaj datumoj povas esti pritraktitaj en maŝinlernado-algoritmoj?
Pritrakti ne-nombrajn datumojn en maŝinlernado-algoritmoj estas decida tasko por eltiri signifajn komprenojn kaj fari precizajn prognozojn. Dum multaj maŝinlernado-algoritmoj estas dizajnitaj por pritrakti nombrajn datenojn, ekzistas pluraj teknikoj haveblaj por antaŭprocezi kaj transformi ne-nombrajn datenojn en taŭgan formaton por analizo. En ĉi tiu respondo, ni esploros
Kio estas la celo de elekto de funkcioj kaj inĝenierado en maŝinlernado?
Trajtoselektado kaj inĝenieristiko estas decidaj paŝoj en la procezo de evoluigado de maŝinlernado-modeloj, precipe en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĉi tiuj paŝoj implikas identigi kaj elekti la plej gravajn funkciojn el la donita datumaro, kaj ankaŭ krei novajn funkciojn, kiuj povas plibonigi la prognozan potencon de la modelo. La celo de trajto
Kio estas la celo adapti klasigilon en regresa trejnado kaj testado?
Konveni klasigilon en regresa trejnado kaj testado servas decidan celon en la kampo de Artefarita Inteligenteco kaj Maŝina Lernado. La primara celo de regreso estas antaŭdiri kontinuajn nombrajn valorojn bazitajn sur enirtrajtoj. Tamen, ekzistas scenaroj kie ni devas klasifiki la datumojn en diskretajn kategoriojn prefere ol antaŭdiri kontinuajn valorojn.
Kiel la Transform-komponento certigas konsistencon inter trejnado kaj servado-medioj?
La Transform-komponento ludas decidan rolon por certigi konsistencon inter trejnado kaj servado de medioj en la kampo de Artefarita Inteligenteco. Ĝi estas integra parto de la kadro TensorFlow Extended (TFX), kiu koncentriĝas pri konstruado de skaleblaj kaj produktadpretaj maŝinlernado-duktoj. La Transform-komponento respondecas pri datumpretigo kaj trajto-inĝenierado, kiuj estas
Kiuj estas iuj eblaj vojoj por esplori por plibonigi la precizecon de modelo en TensorFlow?
Plibonigi la precizecon de modelo en TensorFlow povas esti kompleksa tasko, kiu postulas zorgan konsideron de diversaj faktoroj. En ĉi tiu respondo, ni esploros kelkajn eblajn vojojn por plibonigi la precizecon de modelo en TensorFlow, fokusante al altnivelaj API-oj kaj teknikoj por konstrui kaj rafini modelojn. 1. Antaŭprilaborado de datumoj: Unu el la fundamentaj paŝoj
Kial gravas antaŭprilabori kaj transformi datumojn antaŭ ol provizi ĝin en maŝinlerndan modelon?
Antaŭprilaborado kaj transformado de datumoj antaŭ ol nutri ĝin en maŝinlernmodelon estas decidaj pro pluraj kialoj. Ĉi tiuj procezoj helpas plibonigi la kvaliton de la datumoj, plibonigi la agadon de la modelo kaj certigi precizajn kaj fidindajn prognozojn. En ĉi tiu klarigo, ni enprofundiĝos en la gravecon de antaŭprilaborado kaj transformado de datumoj en la
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, APIoj de alta nivelo TensorFlow, Enprofundiĝante pri datumoj kaj trajtoj, Ekzamena revizio
Kio estos kovrita en la sekva video de ĉi tiu serio?
La sekva video en la serio "Artefarita Inteligenteco - Fundamentoj de TensorFlow - TensorFlow en Google Colaboratory - Komenci kun TensorFlow en Google Colaboratory" kovros la temon de antaŭprilaborado de datumoj kaj trajto-inĝenierado en TensorFlow. Ĉi tiu video enprofundiĝos en la esencajn paŝojn necesajn por prepari kaj transformi krudajn datumojn en taŭgan formaton
- 1
- 2