Mi a címkekódolás, és hogyan alakítja át a nem numerikus adatokat numerikus formává?
A címkekódolás egy olyan technika, amelyet a gépi tanulásban használnak a nem numerikus adatok numerikus formába alakítására. Ez különösen akkor hasznos, ha kategorikus változókkal foglalkozunk, amelyek olyan változók, amelyek korlátozott számú különálló értéket vesznek fel. A címkekódolás minden kategóriához egyedi numerikus címkét rendel, amely lehetővé teszi a gépi tanulási algoritmusok számára a feldolgozást és elemzést
Melyek az ML folyamat különböző fázisai a TFX-ben?
A TensorFlow Extended (TFX) egy nagy teljesítményű nyílt forráskódú platform, amelyet a gépi tanulási (ML) modellek éles környezetben történő fejlesztésének és üzembe helyezésének elősegítésére terveztek. Átfogó eszközöket és könyvtárakat biztosít, amelyek lehetővé teszik a végpontok közötti ML-folyamatok felépítését. Ezek a csővezetékek több különálló fázisból állnak, amelyek mindegyike meghatározott célt szolgál, és hozzájárul
Milyen lépésekből áll a Fashion-MNIST adatkészlet előfeldolgozása a modell betanítása előtt?
A Fashion-MNIST adatkészlet előfeldolgozása a modell betanítása előtt számos olyan döntő lépést tartalmaz, amelyek biztosítják az adatok megfelelő formázását és a gépi tanulási feladatokhoz való optimalizálását. Ezek a lépések magukban foglalják az adatbetöltést, az adatfeltárást, az adattisztítást, az adatátalakítást és az adatfelosztást. Minden lépés hozzájárul az adatkészlet minőségének és hatékonyságának javításához, lehetővé téve a pontos modellképzést
Milyen lépésekből áll az adataink előkészítése egy gépi tanulási modell Pandas könyvtár használatával történő betanításához?
A gépi tanulás területén az adatok előkészítése döntő szerepet játszik a modell betanításának sikerében. A Pandas könyvtár használatakor több lépésből áll az adatok előkészítése a gépi tanulási modell betanításához. Ezek a lépések magukban foglalják az adatbetöltést, az adattisztítást, az adatátalakítást és az adatfelosztást. Az első lépés