Како креирати алгоритме учења на основу невидљивих података?
Процес креирања алгоритама учења заснованих на невидљивим подацима укључује неколико корака и разматрања. Да би се развио алгоритам за ову сврху, неопходно је разумети природу невидљивих података и како се они могу користити у задацима машинског учења. Објаснимо алгоритамски приступ креирању алгоритама учења на основу
Који су неопходни кораци за припрему података за обуку РНН модела за предвиђање будуће цене Литецоин-а?
Да бисте припремили податке за обуку модела рекурентне неуронске мреже (РНН) за предвиђање будуће цене Литецоин-а, потребно је предузети неколико неопходних корака. Ови кораци укључују прикупљање података, претходну обраду података, инжењеринг карактеристика и поделу података за потребе обуке и тестирања. У овом одговору ћемо детаљно проћи кроз сваки корак до
Како се подаци из стварног света могу разликовати од скупова података који се користе у туторијалима?
Подаци из стварног света могу се значајно разликовати од скупова података који се користе у туторијалима, посебно у области вештачке интелигенције, посебно дубоког учења помоћу ТенсорФлов-а и 3Д конволуционих неуронских мрежа (ЦНН) за откривање рака плућа у такмичењу Каггле. Док туторијали често пружају поједностављене и куриране скупове података у дидактичке сврхе, подаци из стварног света су обично сложенији и
Како се ненумеричким подацима може руковати у алгоритмима машинског учења?
Руковање ненумеричким подацима у алгоритмима за машинско учење је кључни задатак како би се извукли смислени увиди и направила тачна предвиђања. Иако су многи алгоритми за машинско учење дизајнирани да рукују нумеричким подацима, постоји неколико доступних техника за претходну обраду и трансформацију ненумеричких података у одговарајући формат за анализу. У овом одговору ћемо истражити
Која је сврха избора карактеристика и инжењеринга у машинском учењу?
Избор карактеристика и инжењеринг су кључни кораци у процесу развоја модела машинског учења, посебно у области вештачке интелигенције. Ови кораци укључују идентификацију и одабир најрелевантнијих карактеристика из датог скупа података, као и креирање нових карактеристика које могу побољшати моћ предвиђања модела. Сврха функције
Која је сврха уклапања класификатора у обуку и тестирање регресије?
Постављање класификатора у обуку и тестирање регресије служи кључној сврси у области вештачке интелигенције и машинског учења. Примарни циљ регресије је предвиђање континуираних нумеричких вредности на основу улазних карактеристика. Међутим, постоје сценарији у којима морамо класификовати податке у дискретне категорије уместо да предвиђамо континуиране вредности.
Како компонента Трансформ обезбеђује доследност између окружења за обуку и служење?
Компонента Трансформ игра кључну улогу у обезбеђивању доследности између окружења за обуку и служење у области вештачке интелигенције. То је саставни део ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) оквира, који се фокусира на изградњу скалабилних и производно спремних цевовода машинског учења. Компонента Трансформ је одговорна за претходну обраду података и инжењеринг карактеристика, који су
Који су неки могући начини за истраживање за побољшање тачности модела у ТенсорФлов-у?
Побољшање тачности модела у ТенсорФлов-у може бити сложен задатак који захтева пажљиво разматрање различитих фактора. У овом одговору ћемо истражити неке могуће начине да побољшамо тачност модела у ТенсорФлов-у, фокусирајући се на АПИ-је високог нивоа и технике за изградњу и пречишћавање модела. 1. Претходна обрада података: Један од основних корака
Зашто је важно претходно обрадити и трансформисати податке пре него што их унесете у модел машинског учења?
Претходна обрада и трансформација података пре него што их унесете у модел машинског учења је кључна из неколико разлога. Ови процеси помажу да се побољша квалитет података, побољшају перформансе модела и обезбеде тачна и поуздана предвиђања. У овом објашњењу ћемо се позабавити значајем предобраде и трансформације података у
Шта ће бити покривено у следећем видеу ове серије?
Следећи видео у серији „Вештачка интелигенција – Основе ТенсорФлов-а – ТенсорФлов у Гоогле Цолаборатори – Почетак рада са ТенсорФлов-ом у Гоогле Цолаборатори-у“ ће покривати тему предобраде података и инжењеринга функција у ТенсорФлов-у. Овај видео ће се бавити основним корацима потребним за припрему и трансформацију необрађених података у одговарајући формат
- 1
- 2