Як стварыць алгарытмы навучання на аснове нябачных дадзеных?
Працэс стварэння алгарытмаў навучання на аснове нябачных даных уключае некалькі этапаў і меркаванняў. Каб распрацаваць алгарытм для гэтай мэты, неабходна разумець прыроду нябачных даных і тое, як іх можна выкарыстоўваць у задачах машыннага навучання. Растлумачым алгарытмічны падыход да стварэння алгарытмаў навучання на аснове
Якія неабходныя крокі для падрыхтоўкі даных для навучання мадэлі RNN для прагназавання будучай цаны Litecoin?
Каб падрыхтаваць дадзеныя для навучання мадэлі рэкурэнтнай нейронавай сеткі (RNN) для прагназавання будучай цаны Litecoin, трэба выканаць некалькі неабходных крокаў. Гэтыя крокі ўключаюць у сябе збор даных, папярэднюю апрацоўку даных, распрацоўку функцый і раздзяленне даных у мэтах навучання і тэсціравання. У гэтым адказе мы падрабязна разгледзім кожны крок
Чым рэальныя даныя могуць адрознівацца ад набораў даных, якія выкарыстоўваюцца ў падручніках?
Рэальныя даныя могуць значна адрознівацца ад набораў даных, якія выкарыстоўваюцца ў навучальных дапаможніках, асабліва ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці, глыбокага навучання з дапамогай TensorFlow і 3D-сверточных нейронавых сетак (CNN) для выяўлення рака лёгкіх у конкурсе Kaggle. У той час як навучальныя дапаможнікі часта прадастаўляюць спрошчаныя і падабраныя наборы даных для дыдактычных мэтаў, рэальныя дадзеныя звычайна больш складаныя і
Як можна апрацоўваць нелікавыя даныя ў алгарытмах машыннага навучання?
Апрацоўка нелікавых даных у алгарытмах машыннага навучання з'яўляецца найважнейшай задачай, каб атрымаць значную інфармацыю і зрабіць дакладныя прагнозы. У той час як многія алгарытмы машыннага навучання распрацаваны для апрацоўкі лікавых даных, існуе некалькі метадаў, даступных для папярэдняй апрацоўкі і пераўтварэння нелікавых даных у фармат, прыдатны для аналізу. У гэтым адказе мы будзем даследаваць
Якая мэта выбару функцый і распрацоўкі ў машынным навучанні?
Выбар функцый і распрацоўка з'яўляюцца найважнейшымі этапамі ў працэсе распрацоўкі мадэляў машыннага навучання, асабліва ў галіне штучнага інтэлекту. Гэтыя крокі ўключаюць у сябе вызначэнне і выбар найбольш рэлевантных функцый з дадзенага набору даных, а таксама стварэнне новых функцый, якія могуць павысіць прагназуючую здольнасць мадэлі. Прызначэнне функцыі
Якая мэта ўстаноўкі класіфікатара ў рэгрэсіўным навучанні і тэсціраванні?
Падбор класіфікатара ў рэгрэсійным навучанні і тэсціраванні служыць важнай мэты ў галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання. Асноўная мэта рэгрэсіі - прагназаваць бесперапынныя лікавыя значэнні на аснове ўваходных характарыстык. Аднак бываюць сітуацыі, калі нам трэба класіфікаваць даныя па асобных катэгорыях, а не прагназаваць бесперапынныя значэнні.
Як кампанент Transform забяспечвае ўзгодненасць паміж асяроддзем навучання і абслугоўвання?
Кампанент Transform адыгрывае вырашальную ролю ў забеспячэнні ўзгодненасці паміж асяроддзем навучання і абслугоўвання ў галіне штучнага інтэлекту. Гэта неад'емная частка структуры TensorFlow Extended (TFX), якая сканцэнтравана на стварэнні маштабуемых і гатовых да вытворчасці канвеераў машыннага навучання. Кампанент Transform адказвае за папярэднюю апрацоўку даных і распрацоўку функцый
Якія магчымыя шляхі павышэння дакладнасці мадэлі ў TensorFlow?
Павышэнне дакладнасці мадэлі ў TensorFlow можа быць складанай задачай, якая патрабуе ўважлівага разгляду розных фактараў. У гэтым адказе мы вывучым некаторыя магчымыя шляхі павышэння дакладнасці мадэлі ў TensorFlow, засяродзіўшы ўвагу на высокаўзроўневых API і метадах для стварэння і ўдасканалення мадэляў. 1. Папярэдняя апрацоўка дадзеных: адзін з асноўных крокаў
Чаму важна папярэдне апрацаваць і пераўтварыць даныя, перш чым уводзіць іх у мадэль машыннага навучання?
Папярэдняя апрацоўка і пераўтварэнне даных перад перадачай іх у мадэль машыннага навучання мае вырашальнае значэнне па некалькіх прычынах. Гэтыя працэсы дапамагаюць палепшыць якасць даных, павысіць прадукцыйнасць мадэлі і забяспечыць дакладныя і надзейныя прагнозы. У гэтым тлумачэнні мы паглыбімся ў важнасць папярэдняй апрацоўкі і пераўтварэння даных у
Пра што пойдзе гаворка ў наступным відэа гэтай серыі?
Наступнае відэа ў серыі «Штучны інтэлект – Асновы TensorFlow – TensorFlow у Google Colaboratory – Пачатак працы з TensorFlow у Google Colaboratory» будзе асвятляць тэму папярэдняй апрацоўкі даных і распрацоўкі функцый у TensorFlow. У гэтым відэа будуць разгледжаны асноўныя крокі, неабходныя для падрыхтоўкі і пераўтварэння зыходных даных у прыдатны фармат
- 1
- 2