Hvad er etiketkodning, og hvordan konverterer det ikke-numeriske data til numerisk form?
Etiketkodning er en teknik, der bruges i maskinlæring til at konvertere ikke-numeriske data til numerisk form. Det er især nyttigt, når man har at gøre med kategoriske variable, som er variabler, der antager et begrænset antal forskellige værdier. Etiketkodning tildeler en unik numerisk etiket til hver kategori, hvilket gør det muligt for maskinlæringsalgoritmer at behandle og analysere
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/MLP maskinindlæring med Python, Klyngedannelse, k-middel og middel skift, Håndtering af ikke-numeriske data, Eksamensgennemgang
Hvad er de forskellige faser af ML-pipeline i TFX?
TensorFlow Extended (TFX) er en kraftfuld open source-platform designet til at lette udviklingen og implementeringen af maskinlæringsmodeller (ML) i produktionsmiljøer. Det giver et omfattende sæt værktøjer og biblioteker, der muliggør konstruktion af ende-til-ende ML-pipelines. Disse rørledninger består af flere adskilte faser, der hver tjener et specifikt formål og bidrager
Hvad er de trin, der er involveret i at forbehandle Fashion-MNIST-datasættet før træning af modellen?
Forbehandling af Fashion-MNIST-datasættet før træning af modellen involverer flere afgørende trin, der sikrer, at dataene er korrekt formateret og optimeret til maskinlæringsopgaver. Disse trin omfatter dataindlæsning, dataudforskning, datarensning, datatransformation og dataopdeling. Hvert trin bidrager til at forbedre kvaliteten og effektiviteten af datasættet, hvilket muliggør nøjagtig modeltræning
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, Introduktion til Keras, Eksamensgennemgang
Hvad er trinene involveret i at forberede vores data til træning af en maskinlæringsmodel ved hjælp af Pandas bibliotek?
Inden for maskinlæring spiller dataforberedelse en afgørende rolle for succesen med at træne en model. Når du bruger Pandas-biblioteket, er der flere trin involveret i at forberede dataene til træning af en maskinlæringsmodel. Disse trin omfatter dataindlæsning, datarensning, datatransformation og dataopdeling. Det første skridt ind
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, AutoML Vision - del 1, Eksamensgennemgang