Paano namin paunang pinoproseso ang data bago ito balansehin sa konteksto ng pagbuo ng paulit-ulit na neural network para sa paghula ng mga paggalaw ng presyo ng cryptocurrency?
Ang pre-processing data ay isang mahalagang hakbang sa pagbuo ng paulit-ulit na neural network (RNN) para sa paghula ng mga paggalaw ng presyo ng cryptocurrency. Ito ay nagsasangkot ng pagbabago ng raw input data sa isang angkop na format na maaaring epektibong magamit ng modelo ng RNN. Sa konteksto ng pagbabalanse ng data ng pagkakasunud-sunod ng RNN, mayroong ilang mahahalagang diskarte sa pre-processing na maaaring
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga paulit-ulit na neural network, Pagbabalanse ng data ng pagkakasunud-sunod ng RNN, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mapapabuti ang katumpakan ng isang K na pinakamalapit na neighbors classifier?
Upang mapabuti ang katumpakan ng isang K na pinakamalapit na kapitbahay (KNN) classifier, maraming mga diskarte ang maaaring gamitin. Ang KNN ay isang sikat na algorithm ng pag-uuri sa machine learning na tumutukoy sa klase ng isang data point batay sa karamihan ng klase ng mga pinakamalapit na kapitbahay nito. Ang pagpapahusay sa katumpakan ng isang KNN classifier ay kinabibilangan ng pag-optimize ng iba't ibang aspeto ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, K pinakamalapit na aplikasyon ng mga kapitbahay, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pagpili ng tampok at engineering sa machine learning?
Ang pagpili ng feature at engineering ay mahahalagang hakbang sa proseso ng pagbuo ng mga modelo ng machine learning, partikular sa larangan ng artificial intelligence. Kasama sa mga hakbang na ito ang pagtukoy at pagpili ng mga pinakanauugnay na feature mula sa ibinigay na dataset, pati na rin ang paglikha ng mga bagong feature na maaaring magpahusay sa predictive power ng modelo. Ang layunin ng tampok
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, K pinakamalapit na aplikasyon ng mga kapitbahay, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalagang isaalang-alang ang kaugnayan at kahalagahan ng mga tampok kapag nagtatrabaho sa pagsusuri ng regression?
Kapag nagtatrabaho sa pagsusuri ng regression sa larangan ng artificial intelligence at machine learning, mahalagang isaalang-alang ang kaugnayan at kahalagahan ng mga feature na ginamit. Mahalaga ito dahil ang kalidad ng mga feature ay direktang nakakaapekto sa katumpakan at interpretability ng regression model. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang mga dahilan kung bakit
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Panimula sa pagbabalik, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pagsasaalang-alang na partikular sa ML kapag bumubuo ng isang ML application?
Kapag nagde-develop ng machine learning (ML) application, mayroong ilang partikular na ML na pagsasaalang-alang na kailangang isaalang-alang. Ang mga pagsasaalang-alang na ito ay mahalaga upang matiyak ang pagiging epektibo, kahusayan, at pagiging maaasahan ng modelo ng ML. Sa sagot na ito, tatalakayin natin ang ilan sa mga pangunahing pagsasaalang-alang na partikular sa ML na dapat tandaan ng mga developer kapag
Ano ang ilan sa mga gawain na nag-aalok ng mga tool sa scikit-learn, maliban sa mga algorithm ng machine learning?
Ang Scikit-learn, isang sikat na library ng machine learning sa Python, ay nag-aalok ng malawak na hanay ng mga tool at functionality na higit pa sa mga machine learning algorithm. Ang mga karagdagang gawaing ito na ibinigay ng scikit-learn ay nagpapahusay sa pangkalahatang mga kakayahan ng library at ginagawa itong isang komprehensibong tool para sa pagsusuri at pagmamanipula ng data. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang ilan sa mga gawain
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Scikit-matuto, Pagsusuri sa pagsusulit