Za učitavanje skupova podataka TensorFlow u Google Colaboratory, možete slijediti korake navedene u nastavku. TensorFlow Datasets zbirka je skupova podataka spremnih za korištenje s TensorFlowom. Pruža širok izbor skupova podataka, što ga čini prikladnim za zadatke strojnog učenja. Google Colaboratory, također poznat kao Colab, besplatna je usluga u oblaku koju pruža Google koja korisnicima omogućuje pisanje i izvršavanje Python koda u pregledniku, uz pristup GPU-u.
Prvo morate instalirati TensorFlow Datasets u svoje Colab okruženje. To možete učiniti pokretanjem sljedeće naredbe u ćeliji koda unutar vaše Colab bilježnice:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Ova naredba instalira biblioteku TensorFlow Datasets u vaše Colab okruženje, omogućujući vam pristup skupovima podataka koje nudi.
Zatim možete učitati skup podataka iz TensorFlow skupova podataka koristeći sljedeći Python isječak koda:
python import tensorflow_datasets as tfds # Load the dataset dataset = tfds.load('dataset_name', split='train', as_supervised=True) # Iterate through the dataset for example in dataset: # Process the example pass
U gornjem kodu zamijenite `'dataset_name'` nazivom skupa podataka koji želite učitati. Popis dostupnih skupova podataka možete pronaći pregledavanjem web stranice TensorFlow Datasets ili korištenjem funkcije `tfds.list_builders()` u vašoj Colab bilježnici.
Parametar `split` navodi koji split skupa podataka treba učitati (npr. `'train'`, `'test'`, `'validation'`). Postavljanje `as_supervised=True` učitava skup podataka u formatu torke `(ulaz, oznaka)` koji se obično koristi u zadacima strojnog učenja.
Nakon učitavanja skupa podataka, možete iterirati kroz njega kako biste pristupili pojedinačnim primjerima za daljnju obradu. Ovisno o skupu podataka, možda ćete morati prethodno obraditi podatke, primijeniti transformacije ili ih podijeliti u skupove za obuku i testiranje.
Važno je napomenuti da neki skupovi podataka mogu zahtijevati dodatne korake pretprocesiranja ili posebne konfiguracije. Pogledajte dokumentaciju TensorFlow Datasets za detaljne informacije o svakom skupu podataka i kako s njima učinkovito raditi.
Slijedeći ove korake, možete jednostavno učitati TensorFlow skupove podataka u Google Colaboratory i početi raditi na svojim projektima strojnog učenja koristeći bogatu zbirku dostupnih skupova podataka.
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