Paano lumikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data?
Ang proseso ng paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data ay nagsasangkot ng ilang hakbang at pagsasaalang-alang. Upang makabuo ng isang algorithm para sa layuning ito, kinakailangang maunawaan ang katangian ng invisible na data at kung paano ito magagamit sa mga gawain sa machine learning. Ipaliwanag natin ang algorithmic na diskarte sa paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang mga kinakailangang hakbang upang maihanda ang data para sa pagsasanay ng isang modelo ng RNN upang mahulaan ang hinaharap na presyo ng Litecoin?
Upang maihanda ang data para sa pagsasanay ng paulit-ulit na modelo ng neural network (RNN) upang mahulaan ang hinaharap na presyo ng Litecoin, ilang kinakailangang hakbang ang kailangang gawin. Kasama sa mga hakbang na ito ang pangongolekta ng data, data preprocessing, feature engineering, at data splitting para sa mga layunin ng pagsasanay at pagsubok. Sa sagot na ito, dadaan tayo sa bawat hakbang nang detalyado sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga paulit-ulit na neural network, Panimula sa Cryptocurrency-hinuhulaan ang RNN, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano maiiba ang real-world na data sa mga dataset na ginamit sa mga tutorial?
Ang real-world na data ay maaaring makabuluhang mag-iba mula sa mga dataset na ginagamit sa mga tutorial, partikular sa larangan ng artificial intelligence, partikular na malalim na pag-aaral sa TensorFlow at 3D convolutional neural network (CNNs) para sa lung cancer detection sa Kaggle competition. Habang ang mga tutorial ay kadalasang nagbibigay ng pinasimple at na-curate na mga dataset para sa mga layuning didactic, ang real-world na data ay karaniwang mas kumplikado at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, 3D convolutional neural network na may Kaggle cancer sa pagtuklas ng cancer sa baga, pagpapakilala, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano mapangasiwaan ang hindi numerical na data sa mga algorithm ng machine learning?
Ang pangangasiwa sa hindi numerical na data sa mga algorithm ng machine learning ay isang mahalagang gawain upang makakuha ng mga makabuluhang insight at makagawa ng mga tumpak na hula. Bagama't maraming mga machine learning algorithm ang idinisenyo upang pangasiwaan ang numerical na data, mayroong ilang mga diskarte na magagamit upang i-preprocess at baguhin ang hindi numerical na data sa isang angkop na format para sa pagsusuri. Sa sagot na ito, tutuklasin natin
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
Ano ang layunin ng paglalagay ng classifier sa pagsasanay at pagsubok ng regression?
Ang paglalagay ng classifier sa regression na pagsasanay at pagsubok ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa larangan ng Artificial Intelligence at Machine Learning. Ang pangunahing layunin ng regression ay hulaan ang tuloy-tuloy na mga numerical na halaga batay sa mga feature ng input. Gayunpaman, may mga sitwasyon kung saan kailangan nating pag-uri-uriin ang data sa mga discrete na kategorya sa halip na hulaan ang mga tuluy-tuloy na halaga.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Pagsasanay at pagsubok sa pag-urong, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tinitiyak ng bahagi ng Transform ang pagkakapare-pareho sa pagitan ng pagsasanay at paghahatid ng mga kapaligiran?
Ang bahagi ng Transform ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtiyak ng pare-pareho sa pagitan ng pagsasanay at paghahatid ng mga kapaligiran sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan. Ito ay isang mahalagang bahagi ng balangkas ng TensorFlow Extended (TFX), na nakatuon sa pagbuo ng mga pipeline ng machine learning na nasusukat at handa sa produksyon. Ang Transform component ay responsable para sa data preprocessing at feature engineering, na kung saan ay
Ano ang ilang posibleng paraan upang galugarin para sa pagpapabuti ng katumpakan ng modelo sa TensorFlow?
Ang pagpapabuti ng katumpakan ng isang modelo sa TensorFlow ay maaaring isang kumplikadong gawain na nangangailangan ng maingat na pagsasaalang-alang sa iba't ibang mga kadahilanan. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang ilang posibleng paraan para mapahusay ang katumpakan ng isang modelo sa TensorFlow, na tumutuon sa mga high-level na API at mga diskarte para sa pagbuo at pagpino ng mga modelo. 1. Preprocessing ng data: Isa sa mga pangunahing hakbang
Bakit mahalagang i-preprocess at i-transform ang data bago ito i-feed sa isang machine learning model?
Ang preprocessing at pagbabago ng data bago ito i-feed sa isang machine learning model ay mahalaga sa ilang kadahilanan. Nakakatulong ang mga prosesong ito upang mapabuti ang kalidad ng data, mapahusay ang pagganap ng modelo, at matiyak ang tumpak at maaasahang mga hula. Sa paliwanag na ito, susuriin natin ang kahalagahan ng preprocessing at pagbabago ng data sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow mataas na antas ng mga API, Pagpunta sa malalim sa data at mga tampok, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang tatalakayin sa susunod na video ng seryeng ito?
Sasaklawin ng susunod na video sa seryeng "Artificial Intelligence – TensorFlow Fundamentals – TensorFlow sa Google Colaboratory – Pagsisimula sa TensorFlow sa Google Colaboratory" ang paksa ng data preprocessing at feature engineering sa TensorFlow. Susuriin ng video na ito ang mga mahahalagang hakbang na kinakailangan upang maghanda at magbago ng raw data sa isang format na angkop
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow sa Google Colaboratory, Pagsisimula sa TensorFlow sa Google Colaboratory, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2