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 адукацыйным кантэксце, дзякуючы сваёй прастаце і эфектыўнасці ў дэманстрацыі розных алгарытмаў машыннага навучання.
Рэпазітар машыннага навучання UCI - гэта шырока выкарыстоўваны рэсурс у супольнасці машыннага навучання, які змяшчае розныя наборы даных для даследчых і адукацыйных мэтаў. Набор даных Iris - адзін з набораў даных, даступных у сховішчы UCI, і да яго можна лёгка атрымаць доступ для выкарыстання ў вашых праектах машыннага навучання.
Каб атрымаць набор даных Iris з рэпазітара машыннага навучання UCI, можна выканаць наступныя дзеянні:
1. Наведайце вэб-сайт рэпазітара машыннага навучання UCI па адрасе https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Перайдзіце ў раздзел «Наборы даных» на сайце.
3. Шукайце набор даных Iris, праглядаючы даступныя наборы даных або выкарыстоўваючы функцыю пошуку на вэб-сайце.
4. Спампуйце яго ў фармаце, сумяшчальным з выкарыстоўваным асяроддзем машыннага навучання. Набор даных звычайна даступны ў фармаце CSV (значэнні, падзеленыя коскамі), які можна лёгка імпартаваць у такія інструменты, як бібліятэка pandas Python, для апрацоўкі і аналізу даных.
Акрамя таго, можна таксама атрымаць доступ да набору дадзеных Iris непасрэдна праз папулярныя бібліятэкі машыннага навучання, такія як scikit-learn у Python. Scikit-learn забяспечвае ўбудаваныя функцыі для загрузкі набору даных Iris, што робіць карыстальнікам зручным доступ да набору даных без неабходнасці спампоўваць яго асобна.
Ніжэй прыведзены прыклад фрагмента кода ў Python з выкарыстаннем scikit-learn для загрузкі набору даных Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Запусціўшы прыведзены вышэй фрагмент кода, можна загрузіць набор даных Iris непасрэдна ў асяроддзе Python з дапамогай scikit-learn і пачаць працаваць з наборам даных для выканання задач машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning