Τι είναι η κωδικοποίηση ετικετών και πώς μετατρέπει τα μη αριθμητικά δεδομένα σε αριθμητική μορφή;
Η κωδικοποίηση ετικετών είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στη μηχανική εκμάθηση για τη μετατροπή μη αριθμητικών δεδομένων σε αριθμητική μορφή. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν έχουμε να κάνουμε με κατηγορικές μεταβλητές, οι οποίες είναι μεταβλητές που παίρνουν περιορισμένο αριθμό διακριτών τιμών. Η κωδικοποίηση ετικετών εκχωρεί μια μοναδική αριθμητική ετικέτα σε κάθε κατηγορία, επιτρέποντας στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης να επεξεργάζονται και να αναλύουν
Ποιες είναι οι διαφορετικές φάσεις του αγωγού ML στο TFX;
Το TensorFlow Extended (TFX) είναι μια ισχυρή πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) σε περιβάλλοντα παραγωγής. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο εργαλείων και βιβλιοθηκών που επιτρέπουν την κατασκευή αγωγών ML από άκρο σε άκρο. Αυτοί οι αγωγοί αποτελούνται από πολλές διακριτές φάσεις, καθεμία από τις οποίες εξυπηρετεί έναν συγκεκριμένο σκοπό και συνεισφέρει
Ποια είναι τα βήματα που περιλαμβάνει η προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων Fashion-MNIST πριν από την εκπαίδευση του μοντέλου;
Η προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων Fashion-MNIST πριν από την εκπαίδευση του μοντέλου περιλαμβάνει πολλά κρίσιμα βήματα που διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα είναι σωστά μορφοποιημένα και βελτιστοποιημένα για εργασίες μηχανικής εκμάθησης. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν φόρτωση δεδομένων, εξερεύνηση δεδομένων, καθαρισμό δεδομένων, μετασχηματισμό δεδομένων και διαχωρισμό δεδομένων. Κάθε βήμα συμβάλλει στη βελτίωση της ποιότητας και της αποτελεσματικότητας του συνόλου δεδομένων, επιτρέποντας την ακριβή εκπαίδευση του μοντέλου
Ποια είναι τα βήματα που περιλαμβάνει η προετοιμασία των δεδομένων μας για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη Pandas;
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, η προετοιμασία δεδομένων παίζει καθοριστικό ρόλο στην επιτυχία της εκπαίδευσης ενός μοντέλου. Όταν χρησιμοποιείτε τη βιβλιοθήκη Pandas, απαιτούνται πολλά βήματα για την προετοιμασία των δεδομένων για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν φόρτωση δεδομένων, καθαρισμό δεδομένων, μετασχηματισμό δεδομένων και διαχωρισμό δεδομένων. Το πρώτο βήμα μέσα