Ano ang label encoding at paano ito nagko-convert ng hindi numerical na data sa numerical form?
Ang label encoding ay isang diskarteng ginagamit sa machine learning para i-convert ang non-numerical data sa numerical form. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa mga kategoryang variable, na mga variable na kumukuha ng limitadong bilang ng mga natatanging halaga. Nagtatalaga ang label encoding ng natatanging numerical label sa bawat kategorya, na nagbibigay-daan sa mga machine learning algorithm na magproseso at magsuri
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-cluster, k-ibig sabihin at ibig sabihin ng shift, Paghawak ng data na hindi bilang, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang iba't ibang yugto ng ML pipeline sa TFX?
Ang TensorFlow Extended (TFX) ay isang malakas na open-source na platform na idinisenyo para mapadali ang pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning (ML) sa mga production environment. Nagbibigay ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at library na nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga end-to-end na ML pipeline. Ang mga pipeline na ito ay binubuo ng ilang natatanging mga yugto, bawat isa ay nagsisilbi sa isang partikular na layunin at nag-aambag
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa preprocessing ng Fashion-MNIST dataset bago sanayin ang modelo?
Ang paunang pagproseso ng dataset ng Fashion-MNIST bago ang pagsasanay sa modelo ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang na matiyak na ang data ay maayos na na-format at na-optimize para sa mga gawain sa machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, pag-explore ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang bawat hakbang ay nag-aambag sa pagpapahusay ng kalidad at pagiging epektibo ng dataset, na nagpapagana ng tumpak na pagsasanay sa modelo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Panimula kay Keras, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa paghahanda ng aming data para sa pagsasanay ng isang machine learning model gamit ang Pandas library?
Sa larangan ng machine learning, ang paghahanda ng data ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa tagumpay ng pagsasanay ng isang modelo. Kapag ginagamit ang library ng Pandas, may ilang hakbang na kasangkot sa paghahanda ng data para sa pagsasanay ng modelo ng machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang unang hakbang sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit