Pandas kitaplığını kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitmek için verilerimizi hazırlamanın içerdiği adımlar nelerdir?
Makine öğrenimi alanında, veri hazırlığı, bir modelin eğitiminin başarısında çok önemli bir rol oynar. Pandas kitaplığını kullanırken, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için verilerin hazırlanmasında yer alan birkaç adım vardır. Bu adımlar veri yükleme, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri bölmeyi içerir. ilk adım
Veri kümemizdeki her görüntünün yolunu ve etiketini listeleyen bir CSV dosyası oluşturma süreci nedir?
Bir veri kümesindeki her görüntünün yolunu ve etiketini listeleyen bir CSV dosyası oluşturmak, verileri özellikle bilgisayarla görme alanında makine öğrenimi görevleri için hazırlamada önemli bir adımdır. Bu süreç, görüntüleri düzenlemeyi, yollarını ve etiketlerini çıkarmayı ve verileri bir CSV dosyasına biçimlendirmeyi içerir. Başlamak,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 1, Sınav incelemesi
Etiketlenmiş görüntülerimizi ve verilerimizi Google Cloud Storage'da düzenlemek ve yönetmek için önerilen yöntem nedir?
Google Cloud Storage'da etiketlenmiş görüntüleri ve verileri düzenlemek ve yönetmek, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve eğitme sürecinde çok önemli bir adımdır. Verilerinizi uygun şekilde yapılandırarak ve depolayarak, Google Cloud Platform tarafından sağlanan kaynaklara verimli erişim, kolay işbirliği ve etkin kullanım sağlayabilirsiniz. Bu alanda AutoML Vision,
AutoML Vision kullanarak modelimizi eğitmek için büyük miktarda etiketli fotoğrafı nasıl toplayabiliriz?
AutoML Vision kullanarak modelinizi eğitmek için çok sayıda etiketli fotoğraf toplamak için uygulayabileceğiniz birkaç yaklaşım vardır. AutoML Vision, geliştiricilerin görüntü tanıma görevleri için özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlayan, Google Cloud tarafından sağlanan güçlü bir araçtır. Bu modelleri etiketli fotoğraflarla eğiterek geliştirebilirsiniz.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 1, Sınav incelemesi
AutoML Vision nedir ve özel makine öğrenimi modelleri oluşturmaya ve dağıtmaya nasıl yardımcı olur?
AutoML Vision, Google Cloud Machine Learning tarafından sunulan ve kullanıcıların görüntü tanıma görevleri için özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan güçlü bir araçtır. Yapay zeka modelleri geliştirme sürecini basitleştirmek ve sınırlı makine öğrenimi uzmanlığına sahip kullanıcılar için erişilebilir kılmak üzere tasarlanmıştır. AutoML Vision ile kullanıcılar kolayca eğitim alabilir
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 1, Sınav incelemesi