Για να βρείτε το σύνολο δεδομένων Iris που χρησιμοποιείται στο παράδειγμα, μπορείτε να το αποκτήσετε μέσω του αποθετηρίου μηχανικής εκμάθησης UCI. Το σύνολο δεδομένων Iris είναι ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο σύνολο δεδομένων στον τομέα της μηχανικής μάθησης για εργασίες ταξινόμησης, ιδιαίτερα σε εκπαιδευτικά πλαίσια λόγω της απλότητας και της αποτελεσματικότητάς του στην επίδειξη διαφόρων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.
Το UCI Machine Learning Repository είναι ένας ευρέως χρησιμοποιούμενος πόρος στην κοινότητα μηχανικής μάθησης που φιλοξενεί διάφορα σύνολα δεδομένων για ερευνητικούς και εκπαιδευτικούς σκοπούς. Το σύνολο δεδομένων Iris είναι ένα από τα σύνολα δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο αποθετήριο UCI και είναι εύκολα προσβάσιμο για χρήση στα έργα μηχανικής εκμάθησης.
Για να ανακτήσετε το σύνολο δεδομένων Iris από το αποθετήριο μηχανικής μάθησης UCI, μπορείτε να ακολουθήσετε αυτά τα βήματα:
1. Επισκεφτείτε τον ιστότοπο του αποθετηρίου μηχανικής εκμάθησης της UCI στη διεύθυνση https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Μεταβείτε στην ενότητα "Σύνολα δεδομένων" στον ιστότοπο.
3. Αναζητήστε το σύνολο δεδομένων Iris είτε κάνοντας περιήγηση στα διαθέσιμα σύνολα δεδομένων είτε χρησιμοποιώντας τη λειτουργία αναζήτησης στον ιστότοπο.
4. Κατεβάστε το σε μορφή που να είναι συμβατή με το μεταχειρισμένο περιβάλλον μηχανικής εκμάθησης. Το σύνολο δεδομένων είναι συνήθως διαθέσιμο σε μορφή CSV (Τιμές διαχωρισμένες με κόμματα), η οποία μπορεί εύκολα να εισαχθεί σε εργαλεία όπως η βιβλιοθήκη pandas της Python για χειρισμό και ανάλυση δεδομένων.
Εναλλακτικά, μπορεί κανείς επίσης να έχει πρόσβαση στο σύνολο δεδομένων Iris απευθείας μέσω δημοφιλών βιβλιοθηκών μηχανικής εκμάθησης, όπως το scikit-learn στην Python. Το Scikit-learn παρέχει ενσωματωμένες λειτουργίες για τη φόρτωση του συνόλου δεδομένων Iris, διευκολύνοντας τους χρήστες να έχουν πρόσβαση στο σύνολο δεδομένων χωρίς να χρειάζεται να το κατεβάσουν ξεχωριστά.
Παρακάτω είναι ένα παράδειγμα αποσπάσματος κώδικα στην Python που χρησιμοποιεί το scikit-learn για να φορτώσει το σύνολο δεδομένων 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)
Εκτελώντας το παραπάνω απόσπασμα κώδικα μπορεί κανείς να φορτώσει το σύνολο δεδομένων Iris απευθείας στο περιβάλλον Python χρησιμοποιώντας το scikit-learn και να αρχίσει να εργάζεται με το σύνολο δεδομένων για ορισμένες εργασίες μηχανικής μάθησης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning