Görünmez verilere dayalı öğrenme algoritmaları nasıl oluşturulur?
Görünmez verilere dayalı öğrenme algoritmaları oluşturma süreci çeşitli adımları ve hususları içerir. Bu amaca yönelik bir algoritma geliştirmek için görünmez verilerin doğasını ve makine öğrenmesi görevlerinde nasıl kullanılabileceğini anlamak gerekir. Öğrenme algoritmalarını oluşturmaya yönelik algoritmik yaklaşımı açıklayalım.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Geniş ölçekte sunucusuz tahminler
Litecoin'in gelecekteki fiyatını tahmin etmek için bir RNN modelinin eğitimi için verileri hazırlamak için gerekli adımlar nelerdir?
Litecoin'in gelecekteki fiyatını tahmin etmek için tekrarlayan bir sinir ağı (RNN) modelinin eğitimi için verileri hazırlamak üzere birkaç gerekli adımın atılması gerekir. Bu adımlar, eğitim ve test amaçları için veri toplama, veri ön işleme, özellik mühendisliği ve veri bölmeyi içerir. Bu cevapta, her adımı ayrıntılı olarak ele alacağız.
Gerçek dünyadaki veriler, öğreticilerde kullanılan veri kümelerinden nasıl farklı olabilir?
Gerçek dünya verileri, özellikle yapay zeka alanında, özellikle Kaggle yarışmasında akciğer kanseri tespiti için TensorFlow ve 3B evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ile derin öğrenme alanında, eğitimlerde kullanılan veri kümelerinden önemli ölçüde farklı olabilir. Öğreticiler genellikle didaktik amaçlar için basitleştirilmiş ve derlenmiş veri kümeleri sağlarken, gerçek dünya verileri genellikle daha karmaşıktır ve
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, Kaggle akciğer kanseri tespit yarışmasına sahip 3 boyutlu evrişimli sinir ağı, Giriş, Sınav incelemesi
Sayısal olmayan veriler makine öğrenimi algoritmalarında nasıl işlenebilir?
Makine öğrenimi algoritmalarında sayısal olmayan verileri işlemek, anlamlı içgörüler elde etmek ve doğru tahminler yapmak için çok önemli bir görevdir. Birçok makine öğrenimi algoritması sayısal verileri işlemek için tasarlanırken, sayısal olmayan verileri önceden işlemek ve analiz için uygun bir formata dönüştürmek için çeşitli teknikler mevcuttur. Bu cevapta keşfedeceğiz
Makine öğreniminde özellik seçimi ve mühendisliğin amacı nedir?
Özellik seçimi ve mühendislik, özellikle yapay zeka alanında makine öğrenimi modelleri geliştirme sürecinde çok önemli adımlardır. Bu adımlar, verilen veri kümesinden en alakalı özellikleri belirlemeyi ve seçmeyi ve ayrıca modelin tahmin gücünü artırabilecek yeni özellikler oluşturmayı içerir. özelliğin amacı
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ile EITC/AI/MLP Machine Learning, Makine öğrenimini programlama, K en yakın komşular uygulaması, Sınav incelemesi
Regresyon eğitimi ve testinde bir sınıflandırıcı yerleştirmenin amacı nedir?
Regresyon eğitiminde ve testinde bir sınıflandırıcı yerleştirmek, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi alanında çok önemli bir amaca hizmet eder. Regresyonun birincil amacı, girdi özelliklerine dayalı olarak sürekli sayısal değerleri tahmin etmektir. Ancak, sürekli değerleri tahmin etmek yerine verileri ayrık kategoriler halinde sınıflandırmamız gereken senaryolar vardır.
Transform bileşeni, eğitim ve sunum ortamları arasında tutarlılığı nasıl sağlar?
Dönüşüm bileşeni, Yapay Zeka alanında eğitim ve hizmet verme ortamları arasında tutarlılığın sağlanmasında çok önemli bir rol oynar. Ölçeklenebilir ve üretime hazır makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmaya odaklanan TensorFlow Extended (TFX) çerçevesinin ayrılmaz bir parçasıdır. Transform bileşeni, veri ön işleme ve özellik mühendisliğinden sorumludur.
TensorFlow'da bir modelin doğruluğunu artırmak için keşfedilecek bazı olası yollar nelerdir?
TensorFlow'da bir modelin doğruluğunu artırmak, çeşitli faktörlerin dikkatle değerlendirilmesini gerektiren karmaşık bir görev olabilir. Bu cevapta, üst düzey API'lere ve model oluşturma ve iyileştirme tekniklerine odaklanarak TensorFlow'daki bir modelin doğruluğunu artırmak için bazı olası yolları araştıracağız. 1. Veri ön işleme: Temel adımlardan biri
Verileri bir makine öğrenimi modeline aktarmadan önce ön işleme tabi tutmak ve dönüştürmek neden önemlidir?
Verileri bir makine öğrenimi modeline aktarmadan önce ön işleme ve dönüştürme birkaç nedenden dolayı çok önemlidir. Bu süreçler, verilerin kalitesini iyileştirmeye, modelin performansını artırmaya ve doğru ve güvenilir tahminler sağlamaya yardımcı olur. Bu açıklamada, veriyi ön işlemenin ve dönüştürmenin önemine değineceğiz.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow üst düzey API'ler, Veri ve özelliklerin derinliklerine inmek, Sınav incelemesi
Bu serinin bir sonraki videosunda neler ele alınacak?
"Yapay Zeka – TensorFlow Temelleri – Google Colaboratory'de TensorFlow – Google Colaboratory'de TensorFlow'a Başlarken" serisinin bir sonraki videosu, TensorFlow'da veri ön işleme ve özellik mühendisliği konusunu ele alacak. Bu video, ham verileri hazırlamak ve uygun bir formata dönüştürmek için gereken temel adımları ele alacaktır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Google Colaboratory'da TensorFlow, Google Colaboratory'da TensorFlow'u kullanmaya başlama, Sınav incelemesi
- 1
- 2