Шта је кодирање ознака и како оно претвара ненумеричке податке у нумерички облик?
Кодирање ознака је техника која се користи у машинском учењу за претварање ненумеричких података у нумерички облик. Посебно је корисно када се ради са категоричким варијаблама, које су променљиве које попримају ограничен број различитих вредности. Кодирање ознака додељује јединствену нумеричку ознаку свакој категорији, омогућавајући алгоритмима машинског учења да обрађују и анализирају
Које су различите фазе МЛ пипелинеа у ТФКС-у?
ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) је моћна платформа отвореног кода дизајнирана да олакша развој и примену модела машинског учења (МЛ) у производним окружењима. Пружа свеобухватан скуп алата и библиотека које омогућавају изградњу енд-то-енд МЛ цевовода. Ови цевоводи се састоје од неколико различитих фаза, од којих свака служи специфичној сврси и доприноси
Који су кораци укључени у претходну обраду Фасхион-МНИСТ скупа података пре обучавања модела?
Претходна обрада Фасхион-МНИСТ скупа података пре обуке модела укључује неколико кључних корака који обезбеђују да су подаци правилно форматирани и оптимизовани за задатке машинског учења. Ови кораци укључују учитавање података, истраживање података, чишћење података, трансформацију података и дељење података. Сваки корак доприноси побољшању квалитета и ефикасности скупа података, омогућавајући прецизну обуку модела
Који су кораци укључени у припрему наших података за обуку модела машинског учења помоћу Пандас библиотеке?
У области машинског учења, припрема података игра кључну улогу у успеху обуке модела. Када користите Пандас библиотеку, постоји неколико корака који су укључени у припрему података за обуку модела машинског учења. Ови кораци укључују учитавање података, чишћење података, трансформацију података и дељење података. Први корак у