Kuidas luua nähtamatute andmete põhjal õppealgoritme?
Nähtamatutel andmetel põhinevate õppealgoritmide loomise protsess hõlmab mitmeid samme ja kaalutlusi. Selleks, et välja töötada algoritm, on vaja mõista nähtamatute andmete olemust ja seda, kuidas neid masinõppeülesannetes kasutada. Selgitame õppealgoritmide loomise algoritmilist lähenemist, mis põhineb
Millised on vajalikud sammud andmete ettevalmistamiseks RNN-mudeli treenimiseks, et ennustada Litecoini tulevast hinda?
Andmete ettevalmistamiseks korduva närvivõrgu (RNN) mudeli väljaõppeks, et ennustada Litecoini tulevast hinda, tuleb astuda mitmeid vajalikke samme. Need sammud hõlmavad andmete kogumist, andmete eeltöötlust, funktsioonide kavandamist ning andmete jagamist koolituse ja testimise eesmärgil. Selles vastuses käsitleme iga sammu üksikasjalikult
Kuidas võivad tegelikud andmed erineda õpetustes kasutatavatest andmekogumitest?
Reaalmaailma andmed võivad oluliselt erineda õpetustes kasutatavatest andmekogumitest, eriti tehisintellekti valdkonnas, eriti TensorFlow ja 3D-konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) abil süvaõppes kopsuvähi tuvastamiseks Kaggle'i võistlusel. Kuigi õpetused pakuvad sageli didaktilistel eesmärkidel lihtsustatud ja kureeritud andmekogumeid, on tegelikud andmed tavaliselt keerulisemad ja
Kuidas saab masinõppe algoritmides käsitleda mittenumbrilisi andmeid?
Mittenumbriliste andmete käsitlemine masinõppe algoritmides on oluline ülesanne, et saada sisukaid teadmisi ja teha täpseid ennustusi. Kuigi paljud masinõppe algoritmid on loodud arvuliste andmete käsitlemiseks, on mittenumbriliste andmete eeltöötlemiseks ja analüüsimiseks sobivasse vormingusse teisendamiseks saadaval mitu tehnikat. Selles vastuses uurime
Mis on masinõppe funktsioonide valiku ja projekteerimise eesmärk?
Funktsioonide valik ja projekteerimine on masinõppe mudelite väljatöötamise protsessis üliolulised sammud, eriti tehisintellekti valdkonnas. Need sammud hõlmavad antud andmekogumist kõige asjakohasemate funktsioonide tuvastamist ja valimist, samuti uute funktsioonide loomist, mis võivad mudeli ennustamisvõimet suurendada. Funktsiooni eesmärk
Mis on regressioonitreeningu ja testimise klassifikaatori sobitamise eesmärk?
Regressioonikoolituse ja testimise klassifikaatori paigaldamine on tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas ülioluline. Regressiooni esmane eesmärk on ennustada sisendtunnuste põhjal pidevaid arvväärtusi. Siiski on stsenaariume, kus peame pidevate väärtuste ennustamise asemel liigitama andmed diskreetsetesse kategooriatesse.
Kuidas tagab Transformi komponent koolitus- ja teeninduskeskkondade järjepidevuse?
Transformi komponent mängib tehisintellekti valdkonna koolitus- ja teeninduskeskkondade järjepidevuse tagamisel üliolulist rolli. See on TensorFlow Extended (TFX) raamistiku lahutamatu osa, mis keskendub skaleeritavate ja tootmisvalmis masinõppe torujuhtmete loomisele. Teisenduskomponent vastutab andmete eeltöötluse ja funktsioonide projekteerimise eest, mis on
Milliseid võimalusi on TensorFlow mudeli täpsuse parandamiseks uurida?
Mudeli täpsuse parandamine TensorFlow's võib olla keeruline ülesanne, mis nõuab erinevate tegurite hoolikat kaalumist. Selles vastuses uurime mõningaid võimalikke võimalusi mudeli täpsuse suurendamiseks TensorFlow's, keskendudes kõrgetasemelistele API-dele ning mudelite koostamise ja täiustamise tehnikatele. 1. Andmete eeltöötlus: üks põhietappe
Miks on oluline andmeid enne masinõppemudelisse sisestamist eeltöödelda ja teisendada?
Andmete eeltöötlemine ja teisendamine enne masinõppemudelisse sisestamist on mitmel põhjusel ülioluline. Need protsessid aitavad parandada andmete kvaliteeti, parandada mudeli jõudlust ning tagada täpsed ja usaldusväärsed prognoosid. Selles selgituses käsitleme andmete eeltöötluse ja teisendamise tähtsust
Mida selle sarja järgmises videos käsitletakse?
Sarja „Tehisintellekt – TensorFlow põhialused – TensorFlow in Google Colaboratory – Getting Starting with TensorFlow in Google Colaboratory” järgmine video käsitleb TensorFlow andmete eeltöötluse ja funktsioonide projekteerimise teemat. Selles videos käsitletakse olulisi samme, mis on vajalikud töötlemata andmete ettevalmistamiseks ja sobivasse vormingusse teisendamiseks
- 1
- 2