लेबल इन्कोडिङ भनेको के हो र यसले गैर-संख्यात्मक डेटालाई सङ्ख्यात्मक रूपमा कसरी रूपान्तरण गर्छ?
लेबल इन्कोडिङ एक प्रविधि हो जुन मेसिन लर्निङमा गैर-संख्यात्मक डेटालाई संख्यात्मक रूपमा रूपान्तरण गर्न प्रयोग गरिन्छ। वर्गीय चरहरूसँग व्यवहार गर्दा यो विशेष रूपमा उपयोगी हुन्छ, जुन भिन्न मानहरूको सीमित संख्यामा लिने चरहरू हुन्। लेबल इन्कोडिङले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूलाई प्रक्रिया र विश्लेषण गर्न अनुमति दिँदै प्रत्येक कोटीमा एउटा अद्वितीय संख्यात्मक लेबल प्रदान गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, क्लस्टरिंग, के-मतलब र शिफ्ट मतलब, गैर-संख्यात्मक डेटा ह्याण्डल गर्दै, परीक्षा समीक्षा
TFX मा ML पाइपलाइनका विभिन्न चरणहरू के हुन्?
TensorFlow Extended (TFX) उत्पादन वातावरणमा मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरूको विकास र प्रयोगलाई सहज बनाउन डिजाइन गरिएको एक शक्तिशाली खुला स्रोत प्लेटफर्म हो। यसले उपकरण र पुस्तकालयहरूको विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ जसले अन्त-देखि-अन्त ML पाइपलाइनहरूको निर्माण सक्षम गर्दछ। यी पाइपलाइनहरूमा धेरै फरक चरणहरू हुन्छन्, प्रत्येकले एक विशेष उद्देश्य र योगदान गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वास्तवमा TFX के हो, परीक्षा समीक्षा
मोडेललाई तालिम दिनु अघि फेसन-MNIST डाटासेटको प्रिप्रोसेसिङमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
मोडेललाई तालिम दिनु अघि फेसन-MNIST डाटासेटको प्रिप्रोसेसिङमा धेरै महत्त्वपूर्ण चरणहरू समावेश हुन्छन् जसले डाटालाई मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि सही रूपमा ढाँचाबद्ध र अप्टिमाइज गरिएको सुनिश्चित गर्दछ। यी चरणहरूमा डाटा लोडिङ, डाटा अन्वेषण, डाटा क्लिनिङ, डाटा ट्रान्सफर्मेसन, र डाटा विभाजन समावेश छ। प्रत्येक चरणले डाटासेटको गुणस्तर र प्रभावकारिता बढाउन, सही मोडेल प्रशिक्षण सक्षम गर्न योगदान गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, केरासको परिचय, परीक्षा समीक्षा
पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि हाम्रो डाटा तयार गर्नमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, डेटा तयारीले एउटा मोडेललाई प्रशिक्षण दिने सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गर्दा, मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि डाटा तयार गर्नमा धेरै चरणहरू संलग्न हुन्छन्। यी चरणहरूमा डाटा लोडिङ, डाटा क्लिनिङ, डाटा ट्रान्सफर्मेसन, र डाटा विभाजन समावेश छ। मा पहिलो चरण
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २, परीक्षा समीक्षा