Was ist Etikettenkodierung und wie wandelt sie nicht-numerische Daten in numerische Form um?
Die Etikettenkodierung ist eine Technik, die beim maschinellen Lernen verwendet wird, um nicht numerische Daten in numerische Form umzuwandeln. Dies ist besonders nützlich, wenn es um kategoriale Variablen geht, bei denen es sich um Variablen handelt, die eine begrenzte Anzahl unterschiedlicher Werte annehmen. Durch die Etikettenkodierung wird jeder Kategorie eine eindeutige numerische Bezeichnung zugewiesen, sodass maschinelle Lernalgorithmen die Verarbeitung und Analyse durchführen können
Was sind die verschiedenen Phasen der ML-Pipeline in TFX?
TensorFlow Extended (TFX) ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform, die die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) in Produktionsumgebungen erleichtern soll. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools und Bibliotheken, die den Aufbau durchgängiger ML-Pipelines ermöglichen. Diese Pipelines bestehen aus mehreren unterschiedlichen Phasen, von denen jede einem bestimmten Zweck dient und einen Beitrag leistet
Welche Schritte sind bei der Vorverarbeitung des Fashion-MNIST-Datensatzes vor dem Training des Modells erforderlich?
Die Vorverarbeitung des Fashion-MNIST-Datensatzes vor dem Training des Modells umfasst mehrere entscheidende Schritte, die sicherstellen, dass die Daten richtig formatiert und für maschinelle Lernaufgaben optimiert sind. Zu diesen Schritten gehören das Laden von Daten, die Datenexploration, die Datenbereinigung, die Datentransformation und die Datenaufteilung. Jeder Schritt trägt zur Verbesserung der Qualität und Effektivität des Datensatzes bei und ermöglicht ein genaues Modelltraining
Welche Schritte sind erforderlich, um unsere Daten für das Training eines Modells für maschinelles Lernen mithilfe der Pandas-Bibliothek vorzubereiten?
Im Bereich des maschinellen Lernens spielt die Datenaufbereitung eine entscheidende Rolle für den Erfolg des Trainings eines Modells. Bei der Verwendung der Pandas-Bibliothek sind mehrere Schritte erforderlich, um die Daten für das Training eines Modells für maschinelles Lernen vorzubereiten. Zu diesen Schritten gehören das Laden von Daten, die Datenbereinigung, die Datentransformation und die Datenaufteilung. Der erste Schritt hinein
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Fortschritte im maschinellen Lernen, AutoML Vision – Teil 1, Prüfungsrückblick