როგორ შეგვიძლია დავამატოთ გაწვრთნილი კლასიფიკატორი Python-ში 'pickle' მოდულის გამოყენებით?
პითონში გაწვრთნილი კლასიფიკატორის დასაკრეფად „pickle“ მოდულის გამოყენებით, ჩვენ შეგვიძლია მივყვეთ რამდენიმე მარტივ ნაბიჯს. Pickling საშუალებას გვაძლევს მოვახდინოთ ობიექტის სერიული და შენახვა ფაილში, რომელიც შეიძლება ჩაიტვირთოს და მოგვიანებით გამოიყენოს. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც ჩვენ გვინდა შევინახოთ გაწვრთნილი მანქანათმცოდნეობის მოდელი, როგორიცაა
რა არის პითონთან მანქანური სწავლის კონტექსტში პიკელაცია და რატომ არის ის სასარგებლო?
Pickling, პითონის მანქანური სწავლების კონტექსტში, ეხება პითონის ობიექტების სერიალიზაციისა და დესერიალიზაციის პროცესს ბაიტის ნაკადში. ის საშუალებას გვაძლევს შევინახოთ ობიექტის მდგომარეობა ფაილში ან გადავიტანოთ იგი ქსელში, შემდეგ კი აღვადგინოთ ობიექტის მდგომარეობა მოგვიანებით. მწნილი
რა არის „კრეფის“ კონცეფცია მანქანურ სწავლაში და როგორ ეხმარება ის პროგნოზირების პროცესში?
მანქანური სწავლების დროს „პიკლინგის“ კონცეფცია ეხება პითონის ობიექტის სტრუქტურის ბაიტის ნაკადად გადაქცევის პროცესს. ეს საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ ობიექტი დისკზე ან გადაიტანოთ ქსელში, შემდეგ კი დესერიალიზებული იყოს ორიგინალური ობიექტის რეკონსტრუქციისთვის. მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში, მწნილობა ჩვეულებრივ გამოიყენება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, რეგრესიის, რეგრესის პროგნოზირება და პროგნოზირება, გამოცდის მიმოხილვა