Kā mēs varam sakārtot iegūto objektu informāciju tabulas formātā, izmantojot pandas datu rāmi?
Lai sakārtotu iegūto objektu informāciju tabulas formātā, izmantojot pandas datu rāmi saistībā ar uzlaboto attēlu izpratni un objektu noteikšanu, izmantojot Google Vision API, mēs varam sekot soli pa solim. 1. darbība. Nepieciešamo bibliotēku importēšana Vispirms mums ir jāimportē uzdevumam nepieciešamās bibliotēkas. Šajā gadījumā,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Uzlabota attēlu izpratne, Objektu noteikšana, Eksāmenu apskats
Kā apvienot vairākus CSV failus, kas satur kriptovalūtas datus, vienā DataFrame?
Lai apvienotu vairākus CSV failus, kas satur kriptovalūtas datus, vienā DataFrame, mēs varam izmantot Python pandas bibliotēku. Pandas nodrošina jaudīgas datu manipulācijas un analīzes iespējas, padarot to par ideālu izvēli šim uzdevumam. Pirmkārt, mums ir jāimportē nepieciešamās bibliotēkas. Mēs importēsim pandas, lai apstrādātu datus un OS
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPTFK padziļināta mācīšanās ar Python, TensorFlow un Keras, Atkārtoti neironu tīkli, Ievads kriptovalūtu prognozējošajā RNN, Eksāmenu apskats
Kādas darbības ir jāveic, ierakstot datus no datu rāmja failā?
Lai ierakstītu datus no datu rāmja failā, ir jāveic vairākas darbības. Izveidojot tērzēšanas robotu ar dziļo apmācību, Python un TensorFlow un izmantojot datu bāzi, lai apmācītu datus, var veikt šādas darbības: 1. Importēt nepieciešamās bibliotēkas: Sāciet, importējot vajadzīgās bibliotēkas
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Tērzēšanas robota izveide ar dziļām mācībām, Python un TensorFlow, Datu bāze apmācības datiem, Eksāmenu apskats
Kā mēs varam atjaunināt mainīgā "last_unix" vērtību uz pēdējā "UNIX" vērtību datu rāmī?
Lai atjauninātu mainīgā "last_unix" vērtību uz pēdējā "UNIX" vērtību datu rāmī, mēs varam sekot soli pa solim, izmantojot Python un Pandas bibliotēku. Pirmkārt, mums ir jāimportē nepieciešamās bibliotēkas. Mēs importēsim Pandas bibliotēku kā pd: python importējiet pandas kā pd Tālāk mums ir nepieciešams
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Tērzēšanas robota izveide ar dziļām mācībām, Python un TensorFlow, Datu bāze apmācības datiem, Eksāmenu apskats
Kā mēs varam importēt apmācības datu izveidei nepieciešamās bibliotēkas?
Lai izveidotu tērzēšanas robotu ar dziļu mācīšanos, izmantojot Python un TensorFlow, ir svarīgi importēt apmācības datu izveidei nepieciešamās bibliotēkas. Šīs bibliotēkas nodrošina rīkus un funkcijas, kas nepieciešami datu pirmapstrādei, manipulēšanai un kārtošanai formātā, kas ir piemērots tērzēšanas robota modeļa apmācībai. Viena no pamatbibliotēkām dziļai apmācībai
Kādas bibliotēkas tiks izmantotas šajā apmācībā?
Šajā apmācībā par 3D konvolucionālajiem neironu tīkliem (CNN) plaušu vēža noteikšanai Kaggle konkursā mēs izmantosim vairākas bibliotēkas. Šīs bibliotēkas ir būtiskas, lai ieviestu dziļās mācīšanās modeļus un strādātu ar medicīniskās attēlveidošanas datiem. Tiks izmantotas šādas bibliotēkas: 1. TensorFlow: TensorFlow ir populāra atvērtā koda dziļās mācīšanās sistēma, kas izstrādāta.
Kādas bibliotēkas ir nepieciešamas, lai izveidotu SVM no jauna, izmantojot Python?
Lai izveidotu atbalsta vektora mašīnu (SVM) no jauna, izmantojot Python, var izmantot vairākas nepieciešamās bibliotēkas. Šīs bibliotēkas nodrošina nepieciešamās funkcijas SVM algoritma ieviešanai un dažādu mašīnmācīšanās uzdevumu veikšanai. Šajā visaptverošajā atbildē mēs apspriedīsim galvenās bibliotēkas, kuras var izmantot, lai izveidotu SVM
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Atbalsta vektoru mašīnu, SVM izveide no nulles, Eksāmenu apskats
Kādas ir vajadzīgās bibliotēkas, kas jāimportē, lai Python ieviestu K tuvāko kaimiņu algoritmu?
Lai Python mašīnmācības uzdevumiem ieviestu K tuvāko kaimiņu (KNN) algoritmu, ir jāimportē vairākas bibliotēkas. Šīs bibliotēkas nodrošina nepieciešamos rīkus un funkcijas, lai efektīvi veiktu nepieciešamos aprēķinus un darbības. Galvenās bibliotēkas, kuras parasti izmanto KNN algoritma ieviešanai, ir NumPy, Pandas un Scikit-learn.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Mašīnmācības programmēšana, K tuvāko kaimiņu algoritma noteikšana, Eksāmenu apskats
Kādi moduļi ir jāimportē programmā Python, lai aprēķinātu vispiemērotāko slīpumu?
Lai aprēķinātu vislabākās atbilstības slīpumu programmā Python, jums būs jāimportē vairāki moduļi, kas nodrošina nepieciešamās funkcijas lineārās regresijas veikšanai un vislabākās atbilstības līnijas slīpuma noteikšanai. Šajos moduļos ietilpst numpy, pandas un scikit-learn. 1. Numpy: Numpy ir pamata pakotne zinātniskai skaitļošanai programmā Python. Tas sniedz atbalstu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Mašīnmācības programmēšana, Vislabāk piemērotā slīpuma programmēšana, Eksāmenu apskats
Kādas ir vajadzīgās bibliotēkas, kas jāinstalē, lai Python veiktu regresijas analīzi?
Lai Python veiktu regresijas analīzi, ir jāinstalē vairākas nepieciešamās bibliotēkas. Šīs bibliotēkas nodrošina regresijas analīzes uzdevumu veikšanai nepieciešamos būtiskos rīkus un funkcijas. Šajā atbildē mēs izpētīsim galvenās bibliotēkas, ko Python izmanto regresijas analīzei, un apspriedīsim to funkcijas un lietojumprogrammas. 1. NumPy: NumPy ir a
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Regress, Ievads regresijā, Eksāmenu apskats
- 1
- 2