Çima girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê veqetînin? Çiqas dane bi gelemperî ji bo pejirandinê têne veqetandin?
Dabeşkirina daneyan li komên perwerdehî û pejirandinê di perwerdekirina torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de ji bo karên fêrbûna kûr de gavek girîng e. Ev pêvajo rê dide me ku em performans û şiyana giştîkirina modela xwe binirxînin, û her weha pêşîlêgirtina zêdebûnê bigirin. Di vî warî de, pratîkek hevpar e ku beşek diyarkirî ya veqetandin
Em çawa daneyên perwerdehiyê ji bo CNN amade dikin? Pêngavên tê de rave bikin.
Amadekirina daneyên perwerdehiyê ji bo Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) çend gavên girîng digire da ku performansa modela çêtirîn û pêşbîniyên rast peyda bike. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên perwerdehiyê pir bandor li şiyana CNN-ê ya fêrbûn û gelemperîkirina qalibên bi bandor dike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku tê de têne vekolîn bikin
Em çawa daneyan ji bo perwerdekirina modelek CNN amade dikin?
Ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek Tora Neuralî ya Convolutional (CNN), pêdivî ye ku çend gavên girîng werin şopandin. Van gavan berhevkirina daneyan, pêşdibistanê, zêdekirin û dabeşkirinê vedihewîne. Bi pêkanîna van gavan bi baldarî, em dikarin pê ewle bibin ku dane di formek guncan de ne û têra cihêrengiyê heye ku modelek CNN-a bihêz perwerde bike. Ew
Armanca dabeşkirina daneyên hevseng li navnîşên ketin (X) û derketinê (Y) di çarçoweya avakirina tora neuralî ya dûbare de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîptoyê çi ye?
Di çarçoweya avakirina torgilokek neuralî ya dûbare (RNN) de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîpto, mebesta dabeşkirina daneyên hevseng li navnîşên têketinê (X) û derketinê (Y) ev e ku bi rêkûpêk daneya ji bo perwerdekirin û nirxandina modela RNN ava bike. Ev pêvajo ji bo karanîna bi bandor a RNN-ê di pêşbîniyê de girîng e
Em çawa perçeyek daneyê wekî berhevoka derveyî-nimûneyê ji bo analîza daneya rêzikên demê ji hev vediqetînin?
Ji bo ku bi karanîna teknîkên fêrbûna kûr ên wekî torên neuralî yên dûbare (RNNs) analîzkirina daneya rêza demê pêk bînin, pêdivî ye ku meriv perçeyek daneyê wekî berhevoka derveyî-nimûneyê veqetîne. Ev berhevoka derveyî-nimûneyê ji bo nirxandina performans û şiyana giştîkirina modela perwerdekirî li ser daneyên nedîtî girîng e. Di vê qada lêkolînê de, bi taybetî bi baldarî
Pêngavên pêwîst ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek RNN-ê ji bo pêşbînkirina bihayê pêşerojê ya Litecoin çi ne?
Ji bo amadekirina daneyan ji bo perwerdekirina modelek tora neuralî ya dûbare (RNN) ji bo pêşbînkirina bihayê paşerojê ya Litecoin, pêdivî ye ku çend gavên pêwîst bêne avêtin. Van gavan berhevkirina daneyan, pêşdibistanên daneyê, endezyariya taybetmendiyê, û dabeşkirina daneyan ji bo mebestên perwerdehî û ceribandinê vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê her gav bi hûrgulî derbas bibin
Em çawa daneyên perwerdehiya xwe di nav komên perwerdehî û ceribandinê de vediqetînin? Çima ev gav girîng e?
Ji bo ku bi bandor torgilokek neuralî ya konvolutional (CNN) ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan perwerde bikin, girîng e ku daneyên perwerdehiyê di nav komên perwerdehî û ceribandinê de veqetînin. Ev gav, ku wekî dabeşkirina daneyan tê zanîn, di pêşxistina modelek bihêz û pêbawer de rolek girîng dilîze. Di vê bersivê de, ez ê ravekek berfireh pêşkêşî çawa bikim
Em çawa di perwerdehî û ceribandina regresyonê de komên perwerdehî û ceribandinê biafirînin?
Ji bo ku di perwerdehî û ceribandina regresyonê de komên perwerdehî û ceribandinê biafirînin, em pêvajoyek birêkûpêk dişopînin ku tê de daneyên berdest li du danehevên cihêreng dabeş dikin: koma perwerdehiyê û koma ceribandinê. Ev dabeşkirin dihêle ku em modela xweya regresyonê li ser binkeyek daneyan perwerde bikin û performansa wê li ser daneyên nedîtî binirxînin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Perwerde û ceribandina regresyonê, Nirxandina îmtîhanê
Çima girîng e ku em daneyên xwe di perwerdehiyê û komên ceribandinê de dabeş bikin dema ku modelek regresyonê perwerde dikin?
Dema ku di warê îstîxbarata hunerî de modelek regresyonê perwerde dike, girîng e ku daneyan li komên perwerdehî û ceribandinê veqetînin. Ev pêvajo, ku wekî dabeşkirina daneyan tê zanîn, çend armancên girîng ên ku tevkariya bandor û pêbaweriya modelê dike xizmet dike. Pêşîn, dabeşkirina daneyê dihêle ku em performansa binirxînin
Pêngavên ku di pêş-processing databasa Fashion-MNIST de berî perwerdekirina modelê çi ne?
Pêş-pêvajoya daneheva Fashion-MNIST berî perwerdekirina modelê çend gavên girîng vedihewîne ku piştrast dike ku dane ji bo karên fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk hatine formatkirin û xweşbîn kirin. Van gavan barkirina daneyê, lêgerîna daneyê, paqijkirina daneyê, veguherîna daneyê, û dabeşkirina daneyê vedigire. Her gav beşdarî zêdekirina kalîte û bandorkeriya databasê dibe, perwerdehiya modela rast dide
- 1
- 2