Kā izveidot mācību algoritmus, pamatojoties uz neredzamiem datiem?
Uz neredzamiem datiem balstītu mācību algoritmu izveides process ietver vairākus soļus un apsvērumus. Lai izstrādātu šim nolūkam paredzētu algoritmu, ir jāsaprot neredzamo datu būtība un kā tos var izmantot mašīnmācības uzdevumos. Izskaidrosim algoritmisko pieeju mācību algoritmu izveidei, pamatojoties uz
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kādi ir nepieciešamie soļi, lai sagatavotu datus RNN modeļa apmācībai, lai prognozētu Litecoin nākotnes cenu?
Lai sagatavotu datus atkārtota neironu tīkla (RNN) modeļa apmācībai, lai prognozētu Litecoin nākotnes cenu, ir jāveic vairākas nepieciešamās darbības. Šīs darbības ietver datu vākšanu, datu priekšapstrādi, funkciju izstrādi un datu sadalīšanu apmācības un testēšanas nolūkos. Šajā atbildē mēs detalizēti apskatīsim katru darbību
Kā reālās pasaules dati var atšķirties no apmācībās izmantotajām datu kopām?
Reālās pasaules dati var ievērojami atšķirties no apmācībās izmantotajām datu kopām, jo īpaši mākslīgā intelekta jomā, īpaši dziļās mācīšanās ar TensorFlow un 3D konvolucionālajiem neironu tīkliem (CNN) plaušu vēža noteikšanai Kaggle konkursā. Lai gan apmācības bieži nodrošina vienkāršotas un atlasītas datu kopas didaktiskiem nolūkiem, reālās pasaules dati parasti ir sarežģītāki un
Kā mašīnmācīšanās algoritmos var apstrādāt datus, kas nav skaitliski?
Neskaitlisku datu apstrāde mašīnmācīšanās algoritmos ir būtisks uzdevums, lai iegūtu jēgpilnu ieskatu un veiktu precīzas prognozes. Lai gan daudzi mašīnmācīšanās algoritmi ir paredzēti skaitlisku datu apstrādei, ir pieejamas vairākas metodes, lai iepriekš apstrādātu un pārveidotu neskaitliskus datus analīzei piemērotā formātā. Šajā atbildē mēs izpētīsim
Kāds ir funkciju atlases un inženierijas mērķis mašīnmācībā?
Funkciju izvēle un inženierija ir izšķiroši soļi mašīnmācīšanās modeļu izstrādes procesā, jo īpaši mākslīgā intelekta jomā. Šīs darbības ietver visatbilstošāko funkciju noteikšanu un atlasi no dotās datu kopas, kā arī jaunu līdzekļu izveidi, kas var uzlabot modeļa paredzamo jaudu. Funkcijas mērķis
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Mašīnmācības programmēšana, K tuvāko kaimiņu pieteikums, Eksāmenu apskats
Kāds ir klasifikatora pielāgošanas mērķis regresijas apmācībā un testēšanā?
Klasifikatora ierīkošana regresijas apmācībā un testēšanā kalpo izšķirīgam mērķim mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā. Regresijas galvenais mērķis ir prognozēt nepārtrauktas skaitliskās vērtības, pamatojoties uz ievades pazīmēm. Tomēr ir scenāriji, kuros dati ir jāklasificē diskrētās kategorijās, nevis jāparedz nepārtrauktas vērtības.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Regress, Regresijas apmācība un testēšana, Eksāmenu apskats
Kā pārveidošanas komponents nodrošina konsekvenci starp apmācību un apkalpošanas vidi?
Pārveidošanas komponentei ir izšķiroša nozīme, nodrošinot konsekvenci starp apmācību un apkalpošanas vidi mākslīgā intelekta jomā. Tā ir TensorFlow Extended (TFX) sistēmas neatņemama sastāvdaļa, kas koncentrējas uz mērogojamu un ražošanai gatavu mašīnmācīšanās cauruļvadu izveidi. Pārveidošanas komponents ir atbildīgs par datu priekšapstrādi un līdzekļu inženieriju, kas ir
Kādi ir daži iespējamie veidi, kā uzlabot modeļa precizitāti programmā TensorFlow?
Modeļa precizitātes uzlabošana programmā TensorFlow var būt sarežģīts uzdevums, kas prasa rūpīgu dažādu faktoru apsvēršanu. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažus iespējamos veidus, kā uzlabot modeļa precizitāti programmā TensorFlow, koncentrējoties uz augsta līmeņa API un modeļu veidošanas un uzlabošanas metodēm. 1. Datu priekšapstrāde: viens no pamata soļiem
Kāpēc ir svarīgi iepriekš apstrādāt un pārveidot datus pirms to ievadīšanas mašīnmācīšanās modelī?
Datu iepriekšēja apstrāde un pārveidošana pirms to ievadīšanas mašīnmācīšanās modelī ir ļoti svarīga vairāku iemeslu dēļ. Šie procesi palīdz uzlabot datu kvalitāti, uzlabot modeļa veiktspēju un nodrošināt precīzas un uzticamas prognozes. Šajā skaidrojumā mēs iedziļināsimies datu pirmapstrādes un pārveidošanas nozīmīgumā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow augsta līmeņa API, Dziļāka informācija un funkcijas, Eksāmenu apskats
Kas tiks apskatīts nākamajā šīs sērijas video?
Nākamais videoklips sērijā “Mākslīgais intelekts — TensorFlow pamati — TensorFlow Google Colaboratory — Darba sākšana ar TensorFlow in Google Colaboratory” aptvers datu pirmapstrādes un funkciju inženierijas tēmu programmā TensorFlow. Šajā videoklipā tiks aplūkotas būtiskas darbības, kas jāveic, lai sagatavotu un pārveidotu neapstrādātus datus piemērotā formātā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Google kolaboratorijā, Darba sākšana ar TensorFlow Google kolaboratorijā, Eksāmenu apskats
- 1
- 2