Kiel ŝargi TensorFlow-datumaron en Google Colaboratory?
Por ŝargi TensorFlow-Datumaron en Google Colaboratory, vi povas sekvi la paŝojn priskribitajn sube. TensorFlow Datasets estas kolekto de datumaroj pretaj por uzi kun TensorFlow. Ĝi provizas vastan gamon de datumaroj, igante ĝin oportuna por maŝinlernado taskoj. Google Colaboratory, ankaŭ konata kiel Colab, estas senpaga nuba servo provizita de Google tio
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kie oni povas trovi la Iris-datumaron uzatan en la ekzemplo?
Por trovi la Iris-datumaron uzatan en la ekzemplo oni povas aliri ĝin per la UCI-Maŝina Lernado-Deponejo. La Iris-datumserio estas ofte uzata datumaro en la kampo de maŝinlernado por klasifiktaskoj, precipe en edukaj kuntekstoj pro sia simpleco kaj efikeco en montrado de diversaj maŝinlernado-algoritmoj. La UCI-Maŝino
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas unu varma kodado?
Unu varma kodigado estas tekniko uzita en maŝinlernado kaj datumtraktado por reprezenti kategoriajn variablojn kiel binaraj vektoroj. Ĝi estas precipe utila dum laborado kun algoritmoj kiuj ne povas trakti kategoriajn datenojn rekte, kiel ekzemple simplaj kaj simplaj taksantoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la koncepton de unu varma kodado, ĝia celo, kaj
Kiel instali TensorFlow?
TensorFlow estas populara malfermfonta biblioteko por maŝinlernado. Por instali ĝin, vi unue devas instali Python. Bonvolu atenti, ke la ekzemplaj instrukcioj de Python kaj TensorFlow funkcias nur kiel abstrakta referenco al simplaj kaj simplaj taksantoj. Detalaj instrukcioj pri uzado de TensorFlow 2.x-versio sekvos en postaj materialoj. Se vi ŝatus
Ĉu estas ĝuste nomi procezon de ĝisdatigo de w kaj b parametroj trejna paŝo de maŝinlernado?
Trejna paŝo en la kunteksto de maŝinlernado rilatas al la procezo de ĝisdatigo de la parametroj, specife la pezoj (w) kaj biasoj (b), de modelo dum la trejna fazo. Tiuj parametroj estas decidaj ĉar ili determinas la konduton kaj efikecon de la modelo en farado de prognozoj. Tial, estas ja ĝuste diri
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas la ĉefaj diferencoj en ŝarĝo kaj trejnado de la Iris-datumaro inter Tensorflow 1 kaj Tensorflow 2 versioj?
La origina kodo provizita por ŝarĝi kaj trejni la irisan datumaron estis desegnita por TensorFlow 1 kaj eble ne funkcias kun TensorFlow 2. Ĉi tiu diferenco okazas pro iuj ŝanĝoj kaj ĝisdatigoj enkondukitaj en ĉi tiu pli nova versio de TensorFlow, kiuj estos tamen detale kovritaj en posta. temoj kiuj rekte rilatos al TensorFlow
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kiel ŝarĝi TensorFlow-Datumaron en Jupyter en Python kaj uzi ilin por montri taksilojn?
TensorFlow Datasets (TFDS) estas kolekto de datumaroj pretaj por uzi kun TensorFlow, provizante oportunan manieron aliri kaj manipuli diversajn datumarojn por maŝinlernadaj taskoj. Taksistoj, aliflanke, estas altnivelaj TensorFlow-API-oj, kiuj simpligas la procezon de kreado de maŝinlernado-modeloj. Por ŝarĝi TensorFlow-Datumaron en Jupyter uzante Python kaj pruvi
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas la algoritmo de perdo-funkcio?
La perdfunkcia algoritmo estas decida komponento en la kampo de maŝinlernado, precipe en la kunteksto de taksado de modeloj uzantaj simplajn kaj simplajn taksilojn. En ĉi tiu domajno, la perdfunkcia algoritmo funkcias kiel ilo por mezuri la diferencon inter la antaŭviditaj valoroj de modelo kaj la faktaj valoroj observitaj en la
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas la taksa algoritmo?
La taksadalgoritmo estas fundamenta komponento en la kampo de maŝinlernado. Ĝi ludas decidan rolon en la trejnado kaj prognozoprocezoj taksante la rilatojn inter enigaĵoj kaj produktaĵetikedoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, taksantoj estas uzataj por simpligi la evoluon de maŝinlernado-modeloj per provizado
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas la taksantoj?
Taksistoj ludas decidan rolon en la kampo de maŝinlernado ĉar ili respondecas pri taksado de nekonataj parametroj aŭ funkcioj bazitaj sur observitaj datenoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, taksantoj estas uzataj por trejni modelojn kaj fari antaŭdirojn. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos en la koncepton de taksantoj, klarigante ilian
- 1
- 2