Co je kódování štítků a jak převádí nečíselná data do číselné podoby?
Kódování štítků je technika používaná ve strojovém učení k převodu nečíselných dat do číselné podoby. Je zvláště užitečné při práci s kategorickými proměnnými, což jsou proměnné, které nabývají omezeného počtu odlišných hodnot. Kódování štítků přiděluje každé kategorii jedinečný číselný štítek, který umožňuje algoritmům strojového učení zpracovávat a analyzovat
Jaké jsou různé fáze ML potrubí v TFX?
TensorFlow Extended (TFX) je výkonná platforma s otevřeným zdrojovým kódem navržená pro usnadnění vývoje a nasazení modelů strojového učení (ML) v produkčních prostředích. Poskytuje komplexní sadu nástrojů a knihoven, které umožňují konstrukci end-to-end ML potrubí. Tato potrubí se skládají z několika odlišných fází, z nichž každá slouží specifickému účelu a přispívá
Jaké kroky obnáší předběžné zpracování datové sady Fashion-MNIST před trénováním modelu?
Předzpracování datové sady Fashion-MNIST před trénováním modelu zahrnuje několik zásadních kroků, které zajistí, že data budou správně naformátována a optimalizována pro úlohy strojového učení. Tyto kroky zahrnují načítání dat, průzkum dat, čištění dat, transformaci dat a dělení dat. Každý krok přispívá ke zvýšení kvality a efektivity datové sady a umožňuje přesné trénování modelu
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok ve strojovém učení, Úvod do systému Keras, Přehled vyšetření
Jaké kroky obnáší příprava našich dat pro trénování modelu strojového učení pomocí knihovny Pandas?
V oblasti strojového učení hraje příprava dat zásadní roli v úspěchu trénování modelu. Když používáte knihovnu Pandas, příprava dat pro trénování modelu strojového učení zahrnuje několik kroků. Tyto kroky zahrnují načítání dat, čištění dat, transformaci dat a dělení dat. První krok v