Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku bi platformên wekî Google Cloud Machine Learning re dixebitin, amadekirin û paqijkirina daneyan gavek krîtîk e ku rasterast bandorê li performans û rastbûna modelên ku hûn pêşdixin dike. Ev pêvajo çend qonaxan pêk tîne, ku her yek ji bo ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn pir zêde ne hatine çêkirin
Şîfrekirina labelê çi ye û ew çawa daneyên ne-hejmarî vediguherîne forma jimareyî?
Şîfrekirina labelê teknîkek e ku di fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn da ku daneyên ne-hejmarî veguherîne forma hejmarî. Ew bi taybetî dema ku meriv bi guhêrbarên kategorîk re mijûl dibe, ku ew guhêrbar in ku hejmareke sînorkirî ya nirxên cihêreng digirin dest. Şîfrekirina labelê ji her kategoriyê re etîketek hejmarî ya yekta destnîşan dike, rê dide algorîtmayên fêrbûna makîneyê ku pêvajoyê û analîz bikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Handling daneyên ne-hejmarî, Nirxandina îmtîhanê
Qonaxên cihêreng ên lûleya ML di TFX de çi ne?
TensorFlow Extended (TFX) platformek çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku ji bo hêsankirina pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hawîrdorên hilberînê de hatî çêkirin. Ew komek amûr û pirtûkxaneyek berfireh peyda dike ku avakirina lûleyên ML-ya dawî-bi-dawî pêk tîne. Ev xetên boriyan ji çend qonaxên cihê pêk tên, ku her yek ji armancek taybetî re xizmet dike û beşdar dibe
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
Di amadekirina daneyên me de ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna makîneyê bi karanîna pirtûkxaneya Pandas çi gav hene?
Di warê fêrbûna makîneyê de, amadekirina daneyê di serkeftina perwerdehiya modelek de rolek girîng dilîze. Dema ku pirtûkxaneya Pandas bikar tînin, di amadekirina daneyan de ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê gelek gav hene. Van gavan barkirina daneyê, paqijkirina daneyê, veguherîna daneyê, û dabeşkirina daneyê vedihewîne. Pêngava yekem di
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, AutoML Vision - beş 1, Nirxandina îmtîhanê