رمزگذاری برچسب چیست و چگونه داده های غیر عددی را به شکل عددی تبدیل می کند؟
رمزگذاری برچسب تکنیکی است که در یادگیری ماشین برای تبدیل داده های غیر عددی به شکل عددی استفاده می شود. این به ویژه در هنگام برخورد با متغیرهای طبقه بندی، که متغیرهایی هستند که تعداد محدودی از مقادیر متمایز را به خود می گیرند، مفید است. رمزگذاری برچسب یک برچسب عددی منحصر به فرد را به هر دسته اختصاص می دهد و به الگوریتم های یادگیری ماشین اجازه می دهد تا پردازش و تجزیه و تحلیل کنند.
فازهای مختلف خط لوله ML در TFX چیست؟
TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که برای تسهیل توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در محیط های تولید طراحی شده است. مجموعه ای جامع از ابزارها و کتابخانه ها را فراهم می کند که ساخت خطوط لوله ML سرتاسر را امکان پذیر می کند. این خطوط لوله از چندین فاز مجزا تشکیل شده است که هر کدام هدف خاصی را انجام می دهند و کمک می کنند
مراحل پیش پردازش مجموعه داده Fashion-MNIST قبل از آموزش مدل چیست؟
پیش پردازش مجموعه داده Fashion-MNIST قبل از آموزش مدل شامل چندین مرحله حیاتی است که تضمین می کند داده ها به درستی قالب بندی شده و برای وظایف یادگیری ماشین بهینه شده اند. این مراحل شامل بارگذاری داده ها، کاوش داده ها، پاکسازی داده ها، تبدیل داده ها و تقسیم داده ها می باشد. هر مرحله به افزایش کیفیت و اثربخشی مجموعه داده کمک می کند و امکان آموزش دقیق مدل را فراهم می کند
مراحل آماده سازی داده های ما برای آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه پاندا چیست؟
در زمینه یادگیری ماشینی، آماده سازی داده ها نقش مهمی در موفقیت آموزش یک مدل دارد. هنگام استفاده از کتابخانه پانداها، مراحل مختلفی در تهیه داده ها برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین وجود دارد. این مراحل شامل بارگذاری داده ها، پاکسازی داده ها، تبدیل داده ها و تقسیم داده ها می باشد. اولین قدم در