چگونه می توان الگوریتم های یادگیری را بر اساس داده های نامرئی ایجاد کرد؟
فرآیند ایجاد الگوریتم های یادگیری بر اساس داده های نامرئی شامل چندین مرحله و ملاحظات است. به منظور توسعه یک الگوریتم برای این منظور، درک ماهیت داده های نامرئی و چگونگی استفاده از آن در وظایف یادگیری ماشین ضروری است. بیایید رویکرد الگوریتمی ایجاد الگوریتم های یادگیری را بر اساس توضیح دهیم
مراحل لازم برای آماده سازی داده ها برای آموزش یک مدل RNN برای پیش بینی قیمت آتی لایت کوین چیست؟
برای آمادهسازی دادهها برای آموزش یک مدل شبکه عصبی بازگشتی (RNN) برای پیشبینی قیمت آتی لایت کوین، چندین مرحله ضروری باید انجام شود. این مراحل شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها و تقسیم داده ها برای اهداف آموزشی و آزمایشی است. در این پاسخ هر مرحله را به تفصیل مرور خواهیم کرد
چگونه داده های دنیای واقعی می توانند با مجموعه داده های مورد استفاده در آموزش ها متفاوت باشند؟
داده های دنیای واقعی می توانند به طور قابل توجهی با مجموعه داده های مورد استفاده در آموزش ها، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری عمیق با TensorFlow و شبکه های عصبی کانولوشنال سه بعدی (CNN) برای تشخیص سرطان ریه در رقابت Kaggle متفاوت باشند. در حالی که آموزشها اغلب مجموعه دادههای سادهسازی شدهای را برای اهداف آموزشی ارائه میدهند، دادههای دنیای واقعی معمولاً پیچیدهتر هستند و
چگونه می توان داده های غیر عددی را در الگوریتم های یادگیری ماشین مدیریت کرد؟
مدیریت دادههای غیر عددی در الگوریتمهای یادگیری ماشینی برای استخراج بینشهای معنادار و انجام پیشبینیهای دقیق، یک کار حیاتی است. در حالی که بسیاری از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای مدیریت دادههای عددی طراحی شدهاند، تکنیکهای متعددی برای پیشپردازش و تبدیل دادههای غیر عددی به قالبی مناسب برای تحلیل وجود دارد. در این پاسخ به بررسی می پردازیم
هدف از انتخاب ویژگی و مهندسی در یادگیری ماشین چیست؟
انتخاب ویژگی و مهندسی گام های مهمی در روند توسعه مدل های یادگیری ماشینی، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی است. این مراحل شامل شناسایی و انتخاب مرتبط ترین ویژگی ها از مجموعه داده داده شده، و همچنین ایجاد ویژگی های جدید است که می تواند قدرت پیش بینی مدل را افزایش دهد. هدف از ویژگی
هدف از برازش طبقه بندی کننده در آموزش و تست رگرسیون چیست؟
برازش یک طبقهبندی کننده در آموزش و آزمایش رگرسیون، یک هدف مهم در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. هدف اصلی رگرسیون پیشبینی مقادیر عددی پیوسته بر اساس ویژگیهای ورودی است. با این حال، سناریوهایی وجود دارد که در آنها به جای پیشبینی مقادیر پیوسته، باید دادهها را در دستههای مجزا طبقهبندی کنیم.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, آموزش و تست رگرسیون, بررسی امتحان
چگونه مولفه Transform سازگاری بین محیط های آموزشی و خدمت رسانی را تضمین می کند؟
مولفه Transform نقش مهمی در تضمین سازگاری بین آموزش و محیط های خدمت رسانی در زمینه هوش مصنوعی ایفا می کند. این بخشی جدایی ناپذیر از چارچوب TensorFlow Extended (TFX) است که بر ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و آماده برای تولید تمرکز دارد. کامپوننت Transform وظیفه پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی ها را بر عهده دارد
چند راه ممکن برای بهبود دقت مدل در TensorFlow چیست؟
بهبود دقت یک مدل در TensorFlow می تواند یک کار پیچیده باشد که نیازمند بررسی دقیق عوامل مختلف است. در این پاسخ، ما برخی از راههای ممکن را برای افزایش دقت یک مدل در TensorFlow با تمرکز بر APIهای سطح بالا و تکنیکهای ساخت و اصلاح مدلها بررسی میکنیم. 1. پیش پردازش داده ها: یکی از مراحل اساسی است
چرا پیش پردازش و تبدیل داده ها قبل از تغذیه به مدل یادگیری ماشین مهم است؟
پیش پردازش و تبدیل داده ها قبل از وارد کردن آنها به یک مدل یادگیری ماشینی به چند دلیل بسیار مهم است. این فرآیندها به بهبود کیفیت داده ها، بهبود عملکرد مدل و اطمینان از پیش بینی های دقیق و قابل اعتماد کمک می کند. در این توضیح، ما به اهمیت پیش پردازش و تبدیل داده ها در آن می پردازیم
در ویدیوی بعدی این مجموعه به چه مواردی پرداخته خواهد شد؟
ویدیوی بعدی در مجموعه "هوش مصنوعی - مبانی TensorFlow - TensorFlow در Google Colaboratory - شروع کار با TensorFlow در Google Colaboratory" موضوع پیش پردازش داده ها و مهندسی ویژگی در TensorFlow را پوشش می دهد. این ویدئو به مراحل ضروری مورد نیاز برای آماده سازی و تبدیل داده های خام به فرمت مناسب می پردازد
- 1
- 2