Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
Ang isang mas malaking dataset sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa loob ng Google Cloud Machine Learning, ay tumutukoy sa isang koleksyon ng data na may malawak na laki at kumplikado. Ang kahalagahan ng isang mas malaking dataset ay nakasalalay sa kakayahan nitong pahusayin ang performance at katumpakan ng mga modelo ng machine learning. Kapag malaki ang isang dataset, naglalaman ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pangkalahatang-ideya ng pag-aaral ng Google machine
Ano ang mga paraan ng pagkolekta ng mga dataset para sa pagsasanay sa modelo ng machine learning?
Mayroong ilang mga paraan na magagamit para sa pagkolekta ng mga dataset para sa machine learning model training. Ang mga pamamaraang ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa tagumpay ng mga modelo ng machine learning, dahil ang kalidad at dami ng data na ginamit para sa pagsasanay ay direktang nakakaapekto sa pagganap ng modelo. I-explore natin ang iba't ibang paraan sa pagkolekta ng dataset, kabilang ang manual na pangongolekta ng data, web
Paano nakakatulong ang pagkakaroon ng magkakaibang at kinatawan na dataset sa pagsasanay ng isang malalim na modelo ng pag-aaral?
Ang pagkakaroon ng magkakaibang at kinatawan na dataset ay mahalaga para sa pagsasanay ng isang malalim na modelo ng pag-aaral dahil malaki ang kontribusyon nito sa pangkalahatang pagganap nito at mga kakayahan sa pangkalahatan. Sa larangan ng artificial intelligence, partikular ang malalim na pag-aaral gamit ang Python, TensorFlow, at Keras, ang kalidad at pagkakaiba-iba ng data ng pagsasanay ay may mahalagang papel sa tagumpay ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, TensorBoard, Paggamit ng sanay na modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin sisimulan ang mga counter na `row_counter` at `paired_rows` sa proseso ng buffering ng dataset ng chatbot?
Upang masimulan ang mga counter na `row_counter` at `paired_rows` sa proseso ng pag-buffer ng dataset ng chatbot, kailangan naming sundin ang isang sistematikong diskarte. Ang layunin ng pagsisimula ng mga counter na ito ay upang subaybayan ang bilang ng mga row at ang bilang ng mga pares ng data sa dataset. Ang impormasyong ito ay mahalaga para sa iba't ibang mga gawain tulad ng data
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Buffering dataset, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga opsyon para sa pagkuha ng Reddit dataset para sa pagsasanay sa chatbot?
Ang pagkuha ng isang dataset para sa pagsasanay ng isang chatbot gamit ang mga diskarte sa malalim na pag-aaral sa platform ng Reddit ay maaaring maging isang mahalagang mapagkukunan para sa mga mananaliksik at developer sa larangan ng artificial intelligence. Ang Reddit ay isang social media platform na nagho-host ng maraming mga talakayan sa isang malawak na hanay ng mga paksa, na ginagawa itong isang perpektong mapagkukunan para sa data ng pagsasanay. Sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, pagpapakilala, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pagtukoy ng isang dataset na binubuo ng dalawang klase at ang kanilang mga kaukulang feature?
Ang pagtukoy sa isang dataset na binubuo ng dalawang klase at ang mga kaukulang feature ng mga ito ay nagsisilbing mahalagang layunin sa larangan ng machine learning, lalo na kapag nagpapatupad ng mga algorithm gaya ng K pinakamalapit na neighbors (KNN) algorithm. Ang layuning ito ay mauunawaan sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pangunahing konsepto at prinsipyong pinagbabatayan ng machine learning. Ang mga algorithm ng machine learning ay idinisenyo upang matuto
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Pagtukoy sa K pinakamalapit na kapitbahay algorithm, Pagsusuri sa pagsusulit
Ilang feature ang kinukuha sa bawat cell sa Diagnostic Wisconsin Breast Cancer Database?
Ang Diagnostic Wisconsin Breast Cancer Database (DWBCD) ay isang malawakang ginagamit na dataset sa larangan ng medikal na pananaliksik at machine learning. Naglalaman ito ng iba't ibang mga tampok na nakuha mula sa mga digitized na larawan ng fine needle aspirates (FNAs) ng mga masa ng dibdib, na maaaring magamit upang uriin ang mga masa na ito bilang alinman sa benign o malignant. Sa konteksto ng gusali
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow sa Google Colaboratory, Pagbuo ng isang malalim na neural network kasama ang TensorFlow sa Colab, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng paggamit ng dataset ng Fashion MNIST sa pagsasanay ng isang computer upang makilala ang mga bagay?
Ang layunin ng paggamit ng dataset ng Fashion MNIST sa pagsasanay ng isang computer upang makilala ang mga bagay ay upang magbigay ng pamantayan at malawak na tinatanggap na benchmark para sa pagsusuri sa pagganap ng mga algorithm at modelo ng machine learning sa larangan ng computer vision. Ang dataset na ito ay nagsisilbing kapalit para sa tradisyonal na MNIST dataset, na binubuo ng sulat-kamay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Panimula sa TensorFlow, Pangunahing paningin ng computer sa ML, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang para gumawa ng table sa BigQuery gamit ang isang file na na-upload sa Google Cloud Storage?
Upang gumawa ng talahanayan sa BigQuery gamit ang isang file na na-upload sa Google Cloud Storage, kailangan mong sundin ang isang serye ng mga hakbang. Nagbibigay-daan sa iyo ang prosesong ito na gamitin ang kapangyarihan ng Google Cloud Platform at gamitin ang mga kakayahan ng BigQuery para sa pagsusuri ng malalaking dataset. Sa pamamagitan ng paglo-load ng lokal na data sa BigQuery, maaari mong mahusay na pamahalaan at i-query ang iyong
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagsisimula sa GCP, Naglo-load ng lokal na data sa BigQuery gamit ang Web UI, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano ka makakagawa ng bagong set ng data sa BigQuery?
Para gumawa ng bagong set ng data sa BigQuery gamit ang Web UI sa Google Cloud Platform (GCP), maaari mong sundin ang isang serye ng mga hakbang na magbibigay-daan sa iyong mapamahalaan at masuri nang mahusay ang iyong data. Ang BigQuery ay isang ganap na pinamamahalaan, walang server na data warehouse na nagbibigay-daan sa iyong magpatakbo ng mabilis, tulad ng SQL na mga query laban sa malalaking dataset. Ito ay
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pagsisimula sa GCP, Naglo-load ng lokal na data sa BigQuery gamit ang Web UI, Pagsusuri sa pagsusulit