Da biste pronašli skup podataka Iris koji se koristi u primjeru, možete mu pristupiti putem UCI Machine Learning Repository. Skup podataka Iris često je korišten skup podataka u području strojnog učenja za zadatke klasifikacije, posebno u obrazovnim kontekstima zbog svoje jednostavnosti i učinkovitosti u demonstriranju različitih algoritama strojnog učenja.
UCI Repozitorij strojnog učenja široko je korišten resurs u zajednici strojnog učenja koji ugošćuje različite skupove podataka za istraživačke i obrazovne svrhe. Skup podataka Iris jedan je od skupova podataka dostupnih na UCI repozitoriju i može mu se lako pristupiti za korištenje u vašim projektima strojnog učenja.
Da biste dohvatili skup podataka Iris iz UCI-jevog repozitorija strojnog učenja, možete slijediti ove korake:
1. Posjetite web stranicu UCI Machine Learning Repository na https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Idite na odjeljak "Skupovi podataka" na web stranici.
3. Potražite skup podataka Iris pregledavanjem dostupnih skupova podataka ili korištenjem funkcije pretraživanja na web stranici.
4. Preuzmite ga u formatu koji je kompatibilan s korištenim okruženjem strojnog učenja. Skup podataka obično je dostupan u formatu CSV (vrijednosti odvojene zarezima) koji se lako može uvesti u alate kao što je Python pandas biblioteka za manipulaciju i analizu podataka.
Alternativno, skupu podataka Iris može se pristupiti izravno putem popularnih biblioteka strojnog učenja kao što je scikit-learn u Pythonu. Scikit-learn pruža ugrađene funkcije za učitavanje skupa podataka Iris, što korisnicima olakšava pristup skupu podataka bez potrebe da ga zasebno preuzimaju.
Ispod je primjer isječka koda u Pythonu koji koristi scikit-learn za učitavanje skupa podataka Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Pokretanjem gornjeg isječka koda može se učitati skup podataka Iris izravno u okruženje Python koristeći scikit-learn i početi raditi sa skupom podataka za neke zadatke strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning