Как да създадем алгоритми за обучение, базирани на невидими данни?
Процесът на създаване на алгоритми за обучение, базирани на невидими данни, включва няколко стъпки и съображения. За да се разработи алгоритъм за тази цел, е необходимо да се разбере природата на невидимите данни и как те могат да бъдат използвани в задачи за машинно обучение. Нека обясним алгоритмичния подход за създаване на алгоритми за обучение, базирани на
Какви са необходимите стъпки за подготовка на данните за обучение на RNN модел за прогнозиране на бъдещата цена на Litecoin?
За да се подготвят данните за обучение на модел на повтаряща се невронна мрежа (RNN) за прогнозиране на бъдещата цена на Litecoin, трябва да се предприемат няколко необходими стъпки. Тези стъпки включват събиране на данни, предварителна обработка на данни, инженеринг на функции и разделяне на данни за целите на обучение и тестване. В този отговор ще преминем подробно през всяка стъпка, за да
Как данните от реалния свят могат да се различават от наборите от данни, използвани в уроците?
Данните от реалния свят могат значително да се различават от наборите от данни, използвани в уроци, особено в областта на изкуствения интелект, по-специално задълбочено обучение с TensorFlow и 3D конволюционни невронни мрежи (CNN) за откриване на рак на белия дроб в състезанието Kaggle. Докато уроците често предоставят опростени и подбрани набори от данни за дидактически цели, данните от реалния свят обикновено са по-сложни и
Как могат да се обработват нечислови данни в алгоритми за машинно обучение?
Боравенето с нечислови данни в алгоритмите за машинно обучение е решаваща задача за извличане на значими прозрения и правене на точни прогнози. Въпреки че много алгоритми за машинно обучение са проектирани да обработват числени данни, има няколко налични техники за предварителна обработка и трансформиране на нечислови данни в подходящ формат за анализ. В този отговор ще проучим
Каква е целта на избора на функции и инженеринга в машинното обучение?
Изборът на функции и инженерингът са решаващи стъпки в процеса на разработване на модели за машинно обучение, особено в областта на изкуствения интелект. Тези стъпки включват идентифициране и избор на най-подходящите характеристики от дадения набор от данни, както и създаване на нови характеристики, които могат да подобрят предсказващата сила на модела. Целта на функцията
Каква е целта на монтирането на класификатор в регресионно обучение и тестване?
Поставянето на класификатор в регресионно обучение и тестване служи на решаваща цел в областта на изкуствения интелект и машинното обучение. Основната цел на регресията е да се предвидят непрекъснати числени стойности въз основа на входни характеристики. Има обаче сценарии, при които трябва да класифицираме данните в отделни категории, вместо да предвиждаме непрекъснати стойности.
Как компонентът Transform осигурява съгласуваност между средата за обучение и обслужване?
Компонентът Transform играе решаваща роля за осигуряване на съгласуваност между средите за обучение и обслужване в областта на изкуствения интелект. Той е неразделна част от рамката TensorFlow Extended (TFX), която се фокусира върху изграждането на мащабируеми и готови за производство тръбопроводи за машинно обучение. Компонентът Transform е отговорен за предварителната обработка на данни и инженеринга на функции, които са
Какви са някои възможни пътища за изследване за подобряване на точността на модела в TensorFlow?
Подобряването на точността на модел в TensorFlow може да бъде сложна задача, която изисква внимателно разглеждане на различни фактори. В този отговор ще проучим някои възможни пътища за подобряване на точността на модел в TensorFlow, като се фокусираме върху API на високо ниво и техники за изграждане и прецизиране на модели. 1. Предварителна обработка на данни: Една от основните стъпки
Защо е важно данните да се обработват предварително и трансформират, преди да се подадат в модел за машинно обучение?
Предварителната обработка и трансформирането на данни преди подаването им в модел за машинно обучение е от решаващо значение поради няколко причини. Тези процеси помагат за подобряване на качеството на данните, подобряване на производителността на модела и осигуряване на точни и надеждни прогнози. В това обяснение ще разгледаме значението на предварителната обработка и трансформирането на данни в
Какво ще бъде разгледано в следващото видео от тази серия?
Следващият видеоклип от поредицата „Изкуствен интелект – Основи на TensorFlow – TensorFlow в Google Colaboratory – Първи стъпки с TensorFlow в Google Colaboratory“ ще обхване темата за предварителната обработка на данни и инженеринга на функции в TensorFlow. Това видео ще разгледа основните стъпки, необходими за подготовка и трансформиране на необработените данни в подходящ формат
- 1
- 2