Як загрузіць наборы даных TensorFlow у Google Colaboratory?
Каб загрузіць наборы даных TensorFlow у Google Colaboratory, вы можаце выканаць крокі, апісаныя ніжэй. TensorFlow Datasets - гэта набор набораў даных, гатовых да выкарыстання з TensorFlow. Ён забяспечвае шырокі спектр набораў даных, што робіць яго зручным для задач машыннага навучання. Google Colaboratory, таксама вядомы як Colab, - гэта бясплатны воблачны сэрвіс, які прадастаўляецца Google
Дзе можна знайсці набор даных Iris, выкарыстаны ў прыкладзе?
Каб знайсці набор даных Iris, які выкарыстоўваецца ў прыкладзе, можна атрымаць доступ праз рэпазітар машыннага навучання UCI. Набор даных Iris з'яўляецца часта выкарыстоўваным наборам даных у галіне машыннага навучання для класіфікацыйных задач, асабліва ў адукацыйных кантэкстах, дзякуючы сваёй прастаце і эфектыўнасці ў дэманстрацыі розных алгарытмаў машыннага навучання. Машына UCI
Што такое адна гарачая кадзіроўка?
One hot encoding - гэта метад, які выкарыстоўваецца ў машынным навучанні і апрацоўцы даных для прадстаўлення катэгарыяльных зменных у выглядзе двайковых вектараў. Гэта асабліва карысна пры працы з алгарытмамі, якія не могуць апрацоўваць катэгарыяльныя даныя непасрэдна, такімі як простыя і простыя ацэнкі. У гэтым адказе мы вывучым канцэпцыю аднаго гарачага кадавання, яго прызначэнне і
Як усталяваць TensorFlow?
TensorFlow - папулярная бібліятэка з адкрытым зыходным кодам для машыннага навучання. Каб усталяваць яго, спачатку трэба ўсталяваць Python. Майце на ўвазе, што ўзорныя інструкцыі Python і TensorFlow служаць толькі абстрактнай спасылкай на простыя ацэнкі. Падрабязныя інструкцыі па выкарыстанні версіі TensorFlow 2.x - у наступных матэрыялах. Калі хочаце
Ці правільна называць працэс абнаўлення параметраў w і b навучальным этапам машыннага навучання?
Этап навучання ў кантэксце машыннага навучання адносіцца да працэсу абнаўлення параметраў, у прыватнасці, вагаў (w) і зрушэнняў (b), мадэлі на этапе навучання. Гэтыя параметры маюць вырашальнае значэнне, паколькі яны вызначаюць паводзіны і эфектыўнасць мадэлі пры стварэнні прагнозаў. Таму канстатаваць сапраўды правільна
Якія асноўныя адрозненні ў загрузцы і навучанні набору даных Iris паміж версіямі Tensorflow 1 і Tensorflow 2?
Арыгінальны код, прадстаўлены для загрузкі і навучання набору даных вясёлкавай абалонкі, быў распрацаваны для TensorFlow 1 і можа не працаваць з TensorFlow 2. Гэта разыходжанне ўзнікае з-за пэўных змяненняў і абнаўленняў, уведзеных у гэтай новай версіі TensorFlow, якія, аднак, будуць падрабязна разгледжаны ў наступным тэмы, якія будуць непасрэдна звязаны з TensorFlow
Як загрузіць наборы дадзеных TensorFlow у Jupyter у Python і выкарыстоўваць іх для дэманстрацыі ацэнак?
TensorFlow Datasets (TFDS) - гэта набор набораў даных, гатовых да выкарыстання з TensorFlow, які забяспечвае зручны спосаб доступу і маніпулявання рознымі наборамі даных для задач машыннага навучання. З іншага боку, ацэншчыкі - гэта API высокага ўзроўню TensorFlow, якія спрашчаюць працэс стварэння мадэляў машыннага навучання. Каб загрузіць наборы дадзеных TensorFlow у Jupyter з дапамогай Python і прадэманстраваць
Што такое алгарытм функцыі страт?
Алгарытм функцыі страт з'яўляецца найважнейшым кампанентам у галіне машыннага навучання, асабліва ў кантэксце мадэляў ацэнкі з выкарыстаннем простых і простых ацэншчыкаў. У гэтай вобласці алгарытм функцыі страт служыць інструментам для вымярэння разыходжанняў паміж прадказанымі значэннямі мадэлі і фактычнымі значэннямі, якія назіраюцца ў
Што такое алгарытм ацэншчыка?
Алгарытм ацэнкі з'яўляецца фундаментальным кампанентам у галіне машыннага навучання. Ён адыгрывае вырашальную ролю ў працэсах навучання і прагназавання, ацэньваючы ўзаемасувязь паміж уваходнымі функцыямі і выходнымі пазнакамі. У кантэксце Google Cloud Machine Learning ацэншчыкі выкарыстоўваюцца для спрашчэння распрацоўкі мадэляў машыннага навучання шляхам прадастаўлення
Што такое ацэншчыкі?
Ацэншчыкі гуляюць вырашальную ролю ў галіне машыннага навучання, паколькі яны адказваюць за ацэнку невядомых параметраў або функцый на аснове назіраных даных. У кантэксце Google Cloud Machine Learning ацэншчыкі выкарыстоўваюцца для навучання мадэляў і складання прагнозаў. У гэтым адказе мы паглыбімся ў паняцце ацэнак, растлумачыўшы іх
- 1
- 2