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
فرآیند ایجاد یک فایل CSV که مسیر و برچسب هر تصویر در مجموعه داده ما را فهرست می کند چیست؟
ایجاد یک فایل CSV که مسیر و برچسب هر تصویر را در یک مجموعه داده فهرست میکند، یک گام اساسی در آمادهسازی دادهها برای وظایف یادگیری ماشین، بهویژه در زمینه بینایی کامپیوتر است. این فرآیند شامل سازماندهی تصاویر، استخراج مسیرها و برچسب های آنها و قالب بندی داده ها در یک فایل CSV است. برای شروع،
روش توصیه شده برای سازماندهی و مدیریت تصاویر و داده های برچسب گذاری شده ما در Google Cloud Storage چیست؟
سازماندهی و مدیریت تصاویر و دادههای برچسبگذاری شده در Google Cloud Storage گامی مهم در فرآیند ساخت و آموزش مدلهای یادگیری ماشینی است. با ساختاردهی و ذخیره صحیح داده های خود، می توانید دسترسی کارآمد، همکاری آسان و استفاده مؤثر از منابع ارائه شده توسط Google Cloud Platform را تضمین کنید. در این زمینه AutoML Vision،
چگونه میتوانیم تعداد زیادی عکس برچسبدار را برای آموزش مدل خود با استفاده از AutoML Vision جمعآوری کنیم؟
برای جمعآوری تعداد زیادی عکس برچسبدار برای آموزش مدل خود با استفاده از AutoML Vision، چندین روش وجود دارد که میتوانید اتخاذ کنید. AutoML Vision ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud ارائه شده است که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا مدل های یادگیری ماشینی سفارشی برای وظایف تشخیص تصویر بسازند. با آموزش این مدل ها با عکس های برچسب دار می توانید پیشرفت کنید
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پیشرفت در یادگیری ماشین, AutoML Vision - قسمت 1, بررسی امتحان
AutoML Vision چیست و چگونه در ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین سفارشی کمک می کند؟
AutoML Vision یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud Machine Learning است که به کاربران اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشینی سفارشی را برای وظایف تشخیص تصویر بسازند و به کار گیرند. این طراحی شده است تا فرآیند توسعه مدلهای هوش مصنوعی را ساده کند و برای کاربرانی که تخصص یادگیری ماشینی محدودی دارند، قابل دسترسی باشد. با AutoML Vision، کاربران به راحتی می توانند آموزش ببینند