რა არის ლეიბლის დაშიფვრა და როგორ გარდაქმნის ის არაციფრულ მონაცემებს რიცხვობრივ ფორმაში?
ეტიკეტების დაშიფვრა არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მანქანურ სწავლებაში არარიცხობრივი მონაცემების ციფრულ ფორმაში გადასაყვანად. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა კატეგორიულ ცვლადებთან ურთიერთობისას, რომლებიც არის ცვლადები, რომლებიც იღებენ განსხვავებული მნიშვნელობების შეზღუდულ რაოდენობას. ლეიბლის კოდირება ანიჭებს უნიკალურ ციფრულ ეტიკეტს თითოეულ კატეგორიას, რაც საშუალებას აძლევს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს დამუშავონ და გააანალიზონ
რა არის ML მილსადენის სხვადასხვა ფაზა TFX-ში?
TensorFlow Extended (TFX) არის მძლავრი ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია საწარმოო გარემოში მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შემუშავებისა და დანერგვის გასაადვილებლად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომელიც საშუალებას აძლევს ML მილსადენების მშენებლობას ბოლომდე. ეს მილსადენები შედგება რამდენიმე განსხვავებული ფაზისგან, თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მიზანს და ხელს უწყობს
რა ნაბიჯებს მოიცავს Fashion-MNIST მონაცემთა ნაკრების წინასწარი დამუშავება მოდელის მომზადებამდე?
Fashion-MNIST მონაცემთა ნაკრების წინასწარი დამუშავება მოდელის სწავლებამდე მოიცავს რამდენიმე გადამწყვეტ ნაბიჯს, რაც უზრუნველყოფს მონაცემების სწორად ფორმატირებას და ოპტიმიზებას მანქანური სწავლების ამოცანების შესასრულებლად. ეს ნაბიჯები მოიცავს მონაცემთა ჩატვირთვას, მონაცემთა ძიებას, მონაცემთა გაწმენდას, მონაცემთა ტრანსფორმაციას და მონაცემთა გაყოფას. თითოეული ნაბიჯი ხელს უწყობს მონაცემთა ნაკრების ხარისხისა და ეფექტურობის გაზრდას, რაც საშუალებას იძლევა ზუსტი მოდელის ტრენინგი
რა ნაბიჯებს მოიცავს ჩვენი მონაცემების მომზადება მანქანური სწავლების მოდელის ტრენინგისთვის Pandas ბიბლიოთეკის გამოყენებით?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში მონაცემთა მომზადება გადამწყვეტ როლს თამაშობს მოდელის მომზადების წარმატებაში. Pandas-ის ბიბლიოთეკის გამოყენებისას, რამდენიმე ეტაპია ჩართული მონაცემების მომზადებაში მანქანური სწავლების მოდელის მომზადებისთვის. ეს ნაბიჯები მოიცავს მონაცემთა ჩატვირთვას, მონაცემთა გაწმენდას, მონაცემთა ტრანსფორმაციას და მონაცემთა გაყოფას. პირველი ნაბიჯი