როგორ შევქმნათ სასწავლო ალგორითმები უხილავ მონაცემებზე დაყრდნობით?
უხილავ მონაცემებზე დაფუძნებული სასწავლო ალგორითმების შექმნის პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს და განხილვას. ამ მიზნით ალგორითმის შემუშავების მიზნით, აუცილებელია გავიგოთ უხილავი მონაცემების ბუნება და როგორ შეიძლება მათი გამოყენება მანქანათმცოდნეობის ამოცანებში. ავხსნათ ალგორითმული მიდგომა სასწავლო ალგორითმების საფუძველზე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით
რა არის აუცილებელი ნაბიჯები მონაცემთა მოსამზადებლად RNN მოდელის მომზადებისთვის, რათა წინასწარ განსაზღვროთ Litecoin-ის მომავალი ფასი?
მორეციდივე ნერვული ქსელის (RNN) მოდელის მომზადებისთვის მონაცემების მოსამზადებლად Litecoin-ის მომავალი ფასის პროგნოზირებისთვის საჭიროა რამდენიმე აუცილებელი ნაბიჯის გადადგმა. ეს ნაბიჯები მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას, ფუნქციების ინჟინერიას და მონაცემთა გაყოფას ტრენინგისა და ტესტირების მიზნებისთვის. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ თითოეულ ნაბიჯს
როგორ შეიძლება რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემები განსხვავდებოდეს გაკვეთილებში გამოყენებული მონაცემთა ნაკრებისგან?
რეალური სამყაროს მონაცემები შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს გაკვეთილებში გამოყენებული მონაცემთა ნაკრებისგან, განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად ღრმა სწავლა TensorFlow-ით და 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელებით (CNN) ფილტვის კიბოს გამოვლენისთვის Kaggle-ის კონკურსში. მიუხედავად იმისა, რომ გაკვეთილები ხშირად გთავაზობთ გამარტივებულ და კურირებულ მონაცემთა ნაკრებებს დიდაქტიკური მიზნებისთვის, რეალურ სამყაროში მონაცემები ჩვეულებრივ უფრო რთული და
როგორ შეიძლება არარიცხობრივი მონაცემების დამუშავება მანქანური სწავლების ალგორითმებში?
მანქანური სწავლების ალგორითმებში არაციფრული მონაცემების დამუშავება გადამწყვეტი ამოცანაა მნიშვნელოვანი შეხედულებების გამოსატანად და ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი შექმნილია რიცხვითი მონაცემების დასამუშავებლად, არსებობს რამდენიმე ტექნიკა წინასწარ დამუშავებისა და არაციფრული მონაცემების ანალიზისთვის შესაფერის ფორმატში გადაქცევისთვის. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით
რა არის მახასიათებლის შერჩევისა და ინჟინერიის მიზანი მანქანათმცოდნეობაში?
მახასიათებლების შერჩევა და ინჟინერია გადამწყვეტი ნაბიჯებია მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავების პროცესში, განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ეს ნაბიჯები გულისხმობს მოცემული მონაცემთა ნაკრებიდან ყველაზე რელევანტური მახასიათებლების იდენტიფიცირებას და შერჩევას, ასევე ახალი ფუნქციების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ გააძლიერონ მოდელის პროგნოზირებადი ძალა. მახასიათებლის დანიშნულება
რა არის კლასიფიკატორის დაყენების მიზანი რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში?
კლასიფიკატორის დაყენება რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში გადამწყვეტ მიზანს ემსახურება ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. რეგრესიის ძირითადი მიზანია უწყვეტი რიცხვითი მნიშვნელობების პროგნოზირება შეყვანის მახასიათებლებზე დაყრდნობით. თუმცა, არის სცენარები, სადაც ჩვენ გვჭირდება მონაცემთა კლასიფიკაცია დისკრეტულ კატეგორიებად, ვიდრე უწყვეტი მნიშვნელობების პროგნოზირება.
როგორ უზრუნველყოფს Transform კომპონენტი თანმიმდევრულობას სასწავლო და მომსახურე გარემოს შორის?
Transform კომპონენტი გადამწყვეტ როლს თამაშობს ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ტრენინგსა და მომსახურე გარემოს შორის თანმიმდევრულობის უზრუნველსაყოფად. ეს არის TensorFlow Extended (TFX) ჩარჩოს განუყოფელი ნაწილი, რომელიც ფოკუსირებულია მასშტაბირებადი და წარმოებისთვის მზა მანქანათმცოდნეობის მილსადენების მშენებლობაზე. Transform კომპონენტი პასუხისმგებელია მონაცემთა წინასწარ დამუშავებაზე და ფუნქციების ინჟინერიაზე, რაც არის
რა არის რამდენიმე შესაძლო გზა, რათა გამოიკვლიოთ TensorFlow-ში მოდელის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად?
TensorFlow-ში მოდელის სიზუსტის გაუმჯობესება შეიძლება იყოს რთული ამოცანა, რომელიც მოითხოვს სხვადასხვა ფაქტორების ფრთხილად გათვალისწინებას. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით რამდენიმე შესაძლო გზას, რათა გავაუმჯობესოთ მოდელის სიზუსტე TensorFlow-ში, ფოკუსირებული იქნება მაღალი დონის API-ებზე და მოდელების მშენებლობისა და დახვეწის ტექნიკებზე. 1. მონაცემთა წინასწარი დამუშავება: ერთ-ერთი ფუნდამენტური ნაბიჯი
რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემების წინასწარი დამუშავება და გარდაქმნა, სანამ ისინი მანქანური სწავლის მოდელად გადაიყვანება?
მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და ტრანსფორმაცია მანქანური სწავლების მოდელად გადაქცევამდე გადამწყვეტია რამდენიმე მიზეზის გამო. ეს პროცესები ხელს უწყობს მონაცემთა ხარისხის გაუმჯობესებას, მოდელის მუშაობის გაუმჯობესებას და ზუსტი და სანდო პროგნოზების უზრუნველყოფას. ამ განმარტებაში ჩვენ ჩავუღრმავდებით მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისა და ტრანსფორმაციის მნიშვნელობას
რა იქნება გაშუქებული ამ სერიის შემდეგ ვიდეოში?
შემდეგი ვიდეო სერიის "ხელოვნური ინტელექტი - TensorFlow საფუძვლები - TensorFlow Google Colaboratory-ში - TensorFlow-ის დაწყება Google Colaboratory-ში" მოიცავს მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისა და ფუნქციური ინჟინერიის თემას TensorFlow-ში. ეს ვიდეო განიხილავს აუცილებელ ნაბიჯებს, რომლებიც საჭიროა ნედლი მონაცემების მოსამზადებლად და შესაფერის ფორმატში გადაქცევისთვის
- 1
- 2