Kaip sukurti mokymosi algoritmus remiantis nematomais duomenimis?
Mokymosi algoritmų, pagrįstų nematomais duomenimis, kūrimo procesas apima kelis veiksmus ir svarstymus. Norint sukurti šiam tikslui skirtą algoritmą, būtina suprasti nematomų duomenų prigimtį ir kaip juos panaudoti mašininio mokymosi užduotyse. Paaiškinkime algoritminį metodą kuriant mokymosi algoritmus remiantis
Kokius veiksmus reikia atlikti norint paruošti duomenis RNN modeliui, kad būtų galima prognozuoti būsimą Litecoin kainą?
Norint paruošti duomenis pasikartojančio neuroninio tinklo (RNN) modelio mokymui, kad būtų galima prognozuoti būsimą Litecoin kainą, reikia atlikti keletą būtinų veiksmų. Šie veiksmai apima duomenų rinkimą, išankstinį duomenų apdorojimą, funkcijų inžineriją ir duomenų padalijimą mokymo ir testavimo tikslais. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime kiekvieną žingsnį
Kuo realaus pasaulio duomenys gali skirtis nuo mokymo programose naudojamų duomenų rinkinių?
Realaus pasaulio duomenys gali labai skirtis nuo duomenų rinkinių, naudojamų mokymo programose, ypač dirbtinio intelekto srityje, ypač gilaus mokymosi su TensorFlow ir 3D konvoliuciniais neuroniniais tinklais (CNN) plaučių vėžiui aptikti Kaggle konkurse. Nors mokymo programose dažnai pateikiami supaprastinti ir kuruojami duomenų rinkiniai didaktiniais tikslais, realūs duomenys paprastai yra sudėtingesni ir sudėtingesni.
Kaip mašininio mokymosi algoritmuose galima tvarkyti neskaitinius duomenis?
Neskaitinių duomenų tvarkymas mašininio mokymosi algoritmuose yra labai svarbi užduotis, norint gauti prasmingų įžvalgų ir atlikti tikslias prognozes. Nors daugelis mašininio mokymosi algoritmų yra sukurti skaitiniams duomenims tvarkyti, yra keletas būdų, kaip iš anksto apdoroti ir transformuoti neskaitinius duomenis į tinkamą analizei formatą. Šiame atsakyme mes išnagrinėsime
Koks yra mašininio mokymosi funkcijų pasirinkimo ir inžinerijos tikslas?
Funkcijų pasirinkimas ir inžinerija yra esminiai žingsniai kuriant mašininio mokymosi modelius, ypač dirbtinio intelekto srityje. Šie veiksmai apima tinkamiausių funkcijų iš pateikto duomenų rinkinio nustatymą ir atrinkimą, taip pat naujų funkcijų, galinčių padidinti modelio nuspėjimo galią, kūrimą. Funkcijos paskirtis
Koks yra regresinio mokymo ir testavimo klasifikatoriaus pritaikymo tikslas?
Klasifikatoriaus pritaikymas regresijos mokymui ir testavimui yra labai svarbus dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srities tikslas. Pagrindinis regresijos tikslas yra numatyti ištisines skaitines reikšmes pagal įvesties ypatybes. Tačiau yra scenarijų, kai turime klasifikuoti duomenis į atskiras kategorijas, o ne numatyti nuolatines vertes.
Kaip Transform komponentas užtikrina mokymo ir aptarnavimo aplinkos nuoseklumą?
Transformavimo komponentas vaidina lemiamą vaidmenį užtikrinant mokymo ir aptarnavimo aplinkos nuoseklumą dirbtinio intelekto srityje. Tai yra neatsiejama „TensorFlow Extended“ (TFX) sistemos, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas keičiamo dydžio ir gamybai paruoštų mašininio mokymosi vamzdynų kūrimui, dalis. Transformavimo komponentas yra atsakingas už išankstinį duomenų apdorojimą ir funkcijų inžineriją, kurios yra
Kokius būdus galima ištirti, kaip pagerinti modelio tikslumą „TensorFlow“?
„TensorFlow“ modelio tikslumo gerinimas gali būti sudėtinga užduotis, dėl kurios reikia atidžiai apsvarstyti įvairius veiksnius. Šiame atsakyme išnagrinėsime keletą galimų būdų, kaip padidinti modelio tikslumą TensorFlow, daugiausia dėmesio skirdami aukšto lygio API ir modelių kūrimo bei tobulinimo technikoms. 1. Išankstinis duomenų apdorojimas: vienas iš pagrindinių žingsnių
Kodėl svarbu iš anksto apdoroti ir transformuoti duomenis prieš įvedant juos į mašininio mokymosi modelį?
Išankstinis duomenų apdorojimas ir transformavimas prieš įtraukiant juos į mašininio mokymosi modelį yra labai svarbus dėl kelių priežasčių. Šie procesai padeda pagerinti duomenų kokybę, pagerinti modelio veikimą ir užtikrinti tikslias bei patikimas prognozes. Šiame paaiškinime mes gilinsimės į išankstinio duomenų apdorojimo ir transformavimo svarbą
Kas bus aptarta kitame šios serijos vaizdo įraše?
Kitas vaizdo įrašas iš serijos „Dirbtinis intelektas – TensorFlow pagrindai – TensorFlow Google Colaboratory – Darbo pradžia su TensorFlow Google Colaboratory“ apims išankstinio duomenų apdorojimo ir funkcijų inžinerijos temą „TensorFlow“. Šiame vaizdo įraše bus aprašyti pagrindiniai žingsniai, reikalingi neapdorotiems duomenims paruošti ir paversti tinkamu formatu
- 1
- 2