Što je kodiranje oznaka i kako pretvara nenumeričke podatke u numerički oblik?
Kodiranje oznaka je tehnika koja se koristi u strojnom učenju za pretvaranje nenumeričkih podataka u numerički oblik. Osobito je koristan kada se radi o kategoričkim varijablama, koje su varijable koje poprimaju ograničeni broj različitih vrijednosti. Kodiranje oznaka dodjeljuje jedinstvenu numeričku oznaku svakoj kategoriji, dopuštajući algoritmima strojnog učenja obradu i analizu
Koje su različite faze ML cjevovoda u TFX-u?
TensorFlow Extended (TFX) moćna je platforma otvorenog koda dizajnirana za olakšavanje razvoja i implementacije modela strojnog učenja (ML) u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koji omogućuju izgradnju end-to-end ML cjevovoda. Ti se cjevovodi sastoje od nekoliko različitih faza, od kojih svaka služi određenoj svrsi i pridonosi
Koji su koraci uključeni u pretprocesiranje Fashion-MNIST skupa podataka prije obuke modela?
Predobrada skupa podataka Fashion-MNIST prije obučavanja modela uključuje nekoliko ključnih koraka koji osiguravaju da su podaci ispravno formatirani i optimizirani za zadatke strojnog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, istraživanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i dijeljenje podataka. Svaki korak doprinosi poboljšanju kvalitete i učinkovitosti skupa podataka, omogućujući točnu obuku modela
Koji su koraci uključeni u pripremu naših podataka za obuku modela strojnog učenja pomoću biblioteke Pandas?
U području strojnog učenja, priprema podataka igra ključnu ulogu u uspjehu obuke modela. Kada koristite biblioteku Pandas, postoji nekoliko koraka uključenih u pripremu podataka za obuku modela strojnog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i dijeljenje podataka. Prvi korak u