Hur skapar man inlärningsalgoritmer baserade på osynlig data?
Processen att skapa inlärningsalgoritmer baserade på osynliga data innefattar flera steg och överväganden. För att utveckla en algoritm för detta ändamål är det nödvändigt att förstå karaktären av osynlig data och hur den kan användas i maskininlärningsuppgifter. Låt oss förklara det algoritmiska tillvägagångssättet för att skapa inlärningsalgoritmer baserat på
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Serverlösa förutsägelser i stor skala
Vilka är de nödvändiga stegen för att förbereda data för att träna en RNN-modell för att förutsäga det framtida priset på Litecoin?
För att förbereda data för att träna en modell för återkommande neuralt nätverk (RNN) för att förutsäga det framtida priset på Litecoin, måste flera nödvändiga steg vidtas. Dessa steg innefattar datainsamling, dataförbehandling, funktionsteknik och datauppdelning för utbildnings- och teständamål. I detta svar kommer vi att gå igenom varje steg i detalj för att
Hur kan verklig data skilja sig från de datauppsättningar som används i handledningar?
Verkliga data kan avsevärt skilja sig från de datauppsättningar som används i handledningar, särskilt inom området artificiell intelligens, särskilt djupinlärning med TensorFlow och 3D-konvolutionella neurala nätverk (CNN) för upptäckt av lungcancer i Kaggle-tävlingen. Även om självstudiekurser ofta tillhandahåller förenklade och kurerade datauppsättningar för didaktiska syften, är data i den verkliga världen vanligtvis mer komplexa och
Hur kan icke-numeriska data hanteras i maskininlärningsalgoritmer?
Att hantera icke-numeriska data i maskininlärningsalgoritmer är en avgörande uppgift för att extrahera meningsfulla insikter och göra korrekta förutsägelser. Medan många maskininlärningsalgoritmer är designade för att hantera numerisk data, finns det flera tekniker tillgängliga för att förbearbeta och omvandla icke-numeriska data till ett lämpligt format för analys. I det här svaret kommer vi att utforska
Vad är syftet med funktionsval och teknik inom maskininlärning?
Funktionsval och ingenjörskonst är avgörande steg i processen att utveckla modeller för maskininlärning, särskilt inom området artificiell intelligens. Dessa steg involverar att identifiera och välja de mest relevanta funktionerna från den givna datamängden, samt att skapa nya funktioner som kan förbättra modellens prediktiva kraft. Syftet med funktionen
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/MLP maskininlärning med Python, Programmering maskininlärning, K närmaste grannans ansökan, Examensgranskning
Vad är syftet med att passa en klassificerare i regressionsträning och testning?
Att anpassa en klassificerare i regressionsträning och testning tjänar ett avgörande syfte inom området artificiell intelligens och maskininlärning. Det primära syftet med regression är att förutsäga kontinuerliga numeriska värden baserat på indatafunktioner. Det finns dock scenarier där vi behöver klassificera data i diskreta kategorier snarare än att förutsäga kontinuerliga värden.
Hur säkerställer Transform-komponenten överensstämmelse mellan tränings- och serveringsmiljöer?
Transform-komponenten spelar en avgörande roll för att säkerställa överensstämmelse mellan tränings- och serveringsmiljöer inom området artificiell intelligens. Det är en integrerad del av TensorFlow Extended (TFX) ramverket, som fokuserar på att bygga skalbara och produktionsklara maskininlärningspipelines. Transform-komponenten ansvarar för dataförbearbetning och funktionsteknik, vilket är
Vilka är några möjliga vägar att utforska för att förbättra en modells noggrannhet i TensorFlow?
Att förbättra en modells noggrannhet i TensorFlow kan vara en komplex uppgift som kräver noggrant övervägande av olika faktorer. I det här svaret kommer vi att utforska några möjliga vägar för att förbättra noggrannheten hos en modell i TensorFlow, med fokus på högnivå-API:er och tekniker för att bygga och förfina modeller. 1. Dataförbehandling: Ett av de grundläggande stegen
Varför är det viktigt att förbearbeta och transformera data innan den matas in i en maskininlärningsmodell?
Att förbearbeta och transformera data innan det matas in i en maskininlärningsmodell är avgörande av flera anledningar. Dessa processer hjälper till att förbättra kvaliteten på data, förbättra modellens prestanda och säkerställa korrekta och tillförlitliga förutsägelser. I den här förklaringen kommer vi att fördjupa oss i vikten av att förbearbeta och transformera data i
Vad kommer att tas upp i nästa video i den här serien?
Nästa video i serien "Artificial Intelligence – TensorFlow Fundamentals – TensorFlow in Google Colaboratory – Getting started with TensorFlow in Google Colaboratory" kommer att täcka ämnet dataförbearbetning och funktionsteknik i TensorFlow. Den här videon kommer att fördjupa sig i de väsentliga stegen som krävs för att förbereda och omvandla rådata till ett lämpligt format
- 1
- 2