Kako kreirati algoritme učenja temeljene na nevidljivim podacima?
Proces stvaranja algoritama učenja na temelju nevidljivih podataka uključuje nekoliko koraka i razmatranja. Kako bi se razvio algoritam za tu svrhu, potrebno je razumjeti prirodu nevidljivih podataka i kako se oni mogu koristiti u zadacima strojnog učenja. Objasnimo algoritamski pristup stvaranju algoritama učenja na temelju
Koji su potrebni koraci za pripremu podataka za obuku RNN modela za predviđanje buduće cijene Litecoina?
Za pripremu podataka za obuku modela rekurentne neuronske mreže (RNN) za predviđanje buduće cijene Litecoina potrebno je poduzeti nekoliko nužnih koraka. Ovi koraci uključuju prikupljanje podataka, pretprocesiranje podataka, inženjering značajki i dijeljenje podataka u svrhu obuke i testiranja. U ovom odgovoru detaljno ćemo proći kroz svaki korak
Kako se podaci iz stvarnog svijeta mogu razlikovati od skupova podataka koji se koriste u udžbenicima?
Podaci iz stvarnog svijeta mogu se značajno razlikovati od skupova podataka koji se koriste u tutorijalima, posebno u području umjetne inteligencije, posebno dubokog učenja s TensorFlow i 3D konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN) za otkrivanje raka pluća u natjecanju Kaggle. Dok vodiči često pružaju pojednostavljene i odabrane skupove podataka u didaktičke svrhe, podaci iz stvarnog svijeta obično su složeniji i
Kako se može rukovati nenumeričkim podacima u algoritmima strojnog učenja?
Rukovanje nenumeričkim podacima u algoritmima strojnog učenja ključni je zadatak kako bi se izvukli smisleni uvidi i dala točna predviđanja. Dok su mnogi algoritmi strojnog učenja dizajnirani za obradu numeričkih podataka, postoji nekoliko dostupnih tehnika za prethodnu obradu i transformaciju nenumeričkih podataka u prikladan format za analizu. U ovom ćemo odgovoru istražiti
Koja je svrha odabira značajki i inženjeringa u strojnom učenju?
Odabir značajki i inženjering ključni su koraci u procesu razvoja modela strojnog učenja, posebno u području umjetne inteligencije. Ovi koraci uključuju identificiranje i odabir najrelevantnijih značajki iz danog skupa podataka, kao i stvaranje novih značajki koje mogu poboljšati snagu predviđanja modela. Svrha značajke
Koja je svrha uklapanja klasifikatora u regresijsku obuku i testiranje?
Uklapanje klasifikatora u regresijsku obuku i testiranje ima ključnu svrhu u području umjetne inteligencije i strojnog učenja. Primarni cilj regresije je predvidjeti kontinuirane numeričke vrijednosti na temelju ulaznih značajki. Međutim, postoje scenariji u kojima trebamo klasificirati podatke u diskretne kategorije umjesto predviđanja kontinuiranih vrijednosti.
Kako komponenta Transform osigurava dosljednost između okruženja za obuku i posluživanja?
Komponenta Transform igra ključnu ulogu u osiguravanju dosljednosti između okruženja za obuku i posluživanja u području umjetne inteligencije. Sastavni je dio okvira TensorFlow Extended (TFX), koji se fokusira na izgradnju skalabilnih i za proizvodnju spremnih cjevovoda strojnog učenja. Komponenta Transform odgovorna je za pretprocesiranje podataka i inženjering značajki, koji su
Koji su neki mogući putevi za istraživanje za poboljšanje točnosti modela u TensorFlowu?
Poboljšanje točnosti modela u TensorFlowu može biti složen zadatak koji zahtijeva pažljivo razmatranje različitih čimbenika. U ovom ćemo odgovoru istražiti neke moguće puteve za poboljšanje točnosti modela u TensorFlowu, fokusirajući se na API-je visoke razine i tehnike za izgradnju i pročišćavanje modela. 1. Predprocesiranje podataka: jedan od temeljnih koraka
Zašto je važno prethodno obraditi i transformirati podatke prije nego što ih unesete u model strojnog učenja?
Predobrada i transformacija podataka prije unošenja u model strojnog učenja ključna je iz nekoliko razloga. Ovi procesi pomažu poboljšati kvalitetu podataka, poboljšati izvedbu modela i osigurati točna i pouzdana predviđanja. U ovom ćemo objašnjenju zadubiti u važnost predobrade i transformacije podataka u
O čemu će biti riječi u sljedećem videu ove serije?
Sljedeći videozapis u seriji "Umjetna inteligencija – Osnove TensorFlowa – TensorFlow u Google Colaboratory – Početak rada s TensorFlowom u Google Colaboratoryju" pokrit će temu predobrade podataka i inženjering značajki u TensorFlowu. Ovaj će videozapis istražiti bitne korake potrebne za pripremu i transformaciju neobrađenih podataka u prikladan format
- 1
- 2