Як створити алгоритми навчання на основі невидимих даних?
Процес створення алгоритмів навчання на основі невидимих даних включає кілька етапів і міркувань. Щоб розробити алгоритм для цієї мети, необхідно зрозуміти природу невидимих даних і як їх можна використовувати в завданнях машинного навчання. Пояснимо алгоритмічний підхід до створення алгоритмів навчання на основі
Які необхідні кроки для підготовки даних для навчання моделі RNN для прогнозування майбутньої ціни Litecoin?
Щоб підготувати дані для навчання моделі рекурентної нейронної мережі (RNN) для прогнозування майбутньої ціни Litecoin, потрібно зробити кілька необхідних кроків. Ці кроки включають збір даних, попередню обробку даних, розробку функцій і розділення даних для цілей навчання та тестування. У цій відповіді ми детально розглянемо кожен крок
Чим реальні дані можуть відрізнятися від наборів даних, які використовуються в навчальних посібниках?
Реальні дані можуть суттєво відрізнятися від наборів даних, які використовуються в навчальних посібниках, зокрема у сфері штучного інтелекту, зокрема глибокого навчання за допомогою TensorFlow і 3D-згорткових нейронних мереж (CNN) для виявлення раку легенів у конкурсі Kaggle. Хоча навчальні посібники часто надають спрощені та підібрані набори даних для дидактичних цілей, дані реального світу зазвичай складніші та
Як можна обробляти нечислові дані в алгоритмах машинного навчання?
Обробка нечислових даних в алгоритмах машинного навчання є критично важливим завданням для отримання значущої інформації та створення точних прогнозів. Хоча багато алгоритмів машинного навчання розроблено для обробки числових даних, існує кілька доступних методів попередньої обробки та перетворення нечислових даних у відповідний формат для аналізу. У цій відповіді ми дослідимо
Яка мета вибору функцій і розробки в машинному навчанні?
Вибір функцій і розробка є ключовими кроками в процесі розробки моделей машинного навчання, особливо в області штучного інтелекту. Ці кроки передбачають ідентифікацію та вибір найбільш релевантних функцій із заданого набору даних, а також створення нових функцій, які можуть підвищити прогностичну силу моделі. Призначення функції
Яка мета пристосування класифікатора до регресійного навчання та тестування?
Встановлення класифікатора під час регресійного навчання та тестування виконує важливу роль у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Основною метою регресії є прогнозування безперервних числових значень на основі вхідних характеристик. Однак є сценарії, коли нам потрібно класифікувати дані за окремими категоріями, а не прогнозувати безперервні значення.
Як компонент Transform забезпечує узгодженість між середовищем навчання та обслуговування?
Компонент Transform відіграє вирішальну роль у забезпеченні узгодженості між середовищем навчання та обслуговуванням у сфері штучного інтелекту. Це невід’ємна частина фреймворку TensorFlow Extended (TFX), яка зосереджена на створенні масштабованих і готових до виробництва конвеєрів машинного навчання. Компонент Transform відповідає за попередню обробку даних і розробку функцій
Які можливі шляхи для покращення точності моделі в TensorFlow?
Підвищення точності моделі в TensorFlow може бути складним завданням, яке вимагає ретельного розгляду різних факторів. У цій відповіді ми досліджуємо деякі можливі шляхи підвищення точності моделі в TensorFlow, зосереджуючись на API високого рівня та методах побудови та вдосконалення моделей. 1. Попередня обробка даних: один із фундаментальних кроків
Чому важливо попередньо обробляти та перетворювати дані перед подачею їх у модель машинного навчання?
Попередня обробка та перетворення даних перед подачею їх у модель машинного навчання має вирішальне значення з кількох причин. Ці процеси допомагають покращити якість даних, підвищити ефективність моделі та забезпечити точні та надійні прогнози. У цьому поясненні ми розглянемо важливість попередньої обробки та перетворення даних у
Про що йтиметься в наступному відео цієї серії?
Наступне відео в серії «Штучний інтелект – Основи TensorFlow – TensorFlow у Google Colaboratory – Початок роботи з TensorFlow у Google Colaboratory» охоплюватиме тему попередньої обробки даних і розробки функцій у TensorFlow. Це відео розповідає про основні кроки, необхідні для підготовки та перетворення необроблених даних у відповідний формат
- 1
- 2