Kio estas etikeda kodado kaj kiel ĝi konvertas ne-nombrajn datumojn al nombra formo?
Etikedkodigado estas tekniko uzita en maŝinlernado por konverti ne-nombrajn datenojn en nombran formon. Ĝi estas precipe utila kiam oni traktas kategoriajn variablojn, kiuj estas variabloj kiuj prenas limigitan nombron da apartaj valoroj. Etikedkodigado asignas unikan nombran etikedon al ĉiu kategorio, permesante al maŝinlernado-algoritmoj prilabori kaj analizi
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Areto, k-signifas kaj meznivela ŝanĝo, Traktado de nombraj datumoj, Ekzamena revizio
Kio estas la malsamaj fazoj de la ML-dukto en TFX?
La TensorFlow Extended (TFX) estas potenca malfermfonta platformo desegnita por faciligi la disvolviĝon kaj deplojon de maŝinlernado (ML) modeloj en produktadmedioj. Ĝi disponigas ampleksan aron de iloj kaj bibliotekoj kiuj ebligas la konstruadon de fin-al-finaj ML-duktoj. Tiuj duktoj konsistas el pluraj apartaj fazoj, ĉiu servante specifan celon kaj kontribuante
Kio estas la paŝoj implikitaj en antaŭprilaborado de la datumaro Fashion-MNIST antaŭ trejnado de la modelo?
Antaŭprilaborado de la datumaro Fashion-MNIST antaŭ trejnado de la modelo implikas plurajn decidajn paŝojn, kiuj certigas, ke la datumoj estas konvene formatitaj kaj optimumigitaj por maŝinlernado-taskoj. Ĉi tiuj paŝoj inkluzivas ŝarĝon de datumoj, esploradon de datumoj, purigadon de datumoj, transformon de datumoj kaj disigon de datumoj. Ĉiu paŝo kontribuas al plifortigo de la kvalito kaj efikeco de la datumaro, ebligante precizan modeltrejnadon
Kio estas la paŝoj implikitaj en preparado de niaj datumoj por trejni maŝinlerndan modelon uzante Pandas-bibliotekon?
En la kampo de maŝinlernado, datumpreparo ludas decidan rolon en la sukceso de trejnado de modelo. Kiam vi uzas la Pandas-bibliotekon, estas pluraj paŝoj en la preparado de la datumoj por trejnado de maŝinlernada modelo. Ĉi tiuj paŝoj inkluzivas ŝarĝon de datumoj, purigado de datumoj, transformo de datumoj kaj disigo de datumoj. La unua paŝo en
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, AutoML Vision - parto 1, Ekzamena revizio