Kako kreirati algoritme učenja na osnovu nevidljivih podataka?
Proces stvaranja algoritama učenja zasnovanih na nevidljivim podacima uključuje nekoliko koraka i razmatranja. Da bi se razvio algoritam za ovu svrhu, potrebno je razumjeti prirodu nevidljivih podataka i kako se oni mogu koristiti u zadacima mašinskog učenja. Hajde da objasnimo algoritamski pristup kreiranju algoritama učenja na osnovu
Koji su potrebni koraci za pripremu podataka za obuku RNN modela za predviđanje buduće cijene Litecoina?
Za pripremu podataka za obuku modela rekurentne neuronske mreže (RNN) za predviđanje buduće cijene Litecoina, potrebno je poduzeti nekoliko neophodnih koraka. Ovi koraci uključuju prikupljanje podataka, prethodnu obradu podataka, inženjering karakteristika i podjelu podataka za potrebe obuke i testiranja. U ovom odgovoru ćemo detaljno proći kroz svaki korak do
Kako se podaci iz stvarnog svijeta mogu razlikovati od skupova podataka koji se koriste u tutorijalima?
Podaci iz stvarnog svijeta mogu se značajno razlikovati od skupova podataka koji se koriste u tutorijalima, posebno u području umjetne inteligencije, posebno dubokog učenja uz TensorFlow i 3D konvolucionih neuronskih mreža (CNN) za otkrivanje raka pluća u Kaggle takmičenju. Dok tutorijali često pružaju pojednostavljene i kurirane skupove podataka u didaktičke svrhe, podaci iz stvarnog svijeta obično su složeniji i
Kako se nenumeričkim podacima može rukovati u algoritmima mašinskog učenja?
Rukovanje nenumeričkim podacima u algoritmima za mašinsko učenje je ključni zadatak za izvlačenje smislenih uvida i tačnih predviđanja. Iako su mnogi algoritmi za strojno učenje dizajnirani za rukovanje numeričkim podacima, postoji nekoliko dostupnih tehnika za prethodnu obradu i transformaciju nenumeričkih podataka u prikladan format za analizu. U ovom odgovoru ćemo istražiti
Koja je svrha odabira karakteristika i inženjeringa u mašinskom učenju?
Izbor karakteristika i inženjering su ključni koraci u procesu razvoja modela mašinskog učenja, posebno u oblasti veštačke inteligencije. Ovi koraci uključuju identifikaciju i odabir najrelevantnijih karakteristika iz datog skupa podataka, kao i kreiranje novih karakteristika koje mogu poboljšati prediktivnu moć modela. Svrha funkcije
Koja je svrha ugradnje klasifikatora u obuku i testiranje regresije?
Ugradnja klasifikatora u obuku i testiranje regresije služi ključnoj svrsi u polju umjetne inteligencije i strojnog učenja. Primarni cilj regresije je predviđanje kontinuiranih numeričkih vrijednosti na osnovu ulaznih karakteristika. Međutim, postoje scenariji u kojima moramo klasificirati podatke u diskretne kategorije umjesto da predviđamo kontinuirane vrijednosti.
Kako komponenta Transform osigurava konzistentnost između okruženja za obuku i služenje?
Komponenta Transform igra ključnu ulogu u osiguravanju konzistentnosti između okruženja za obuku i služenje u oblasti umjetne inteligencije. To je sastavni dio TensorFlow Extended (TFX) okvira, koji se fokusira na izgradnju skalabilnih i proizvodno spremnih cjevovoda strojnog učenja. Komponenta Transform je odgovorna za prethodnu obradu podataka i inženjering karakteristika, koji su
Koji su neki mogući načini za istraživanje za poboljšanje tačnosti modela u TensorFlowu?
Poboljšanje tačnosti modela u TensorFlow-u može biti složen zadatak koji zahtijeva pažljivo razmatranje različitih faktora. U ovom odgovoru ćemo istražiti neke moguće puteve za poboljšanje tačnosti modela u TensorFlowu, fokusirajući se na API-je visokog nivoa i tehnike za izgradnju i usavršavanje modela. 1. Predobrada podataka: Jedan od osnovnih koraka
Zašto je važno unaprijed obraditi i transformirati podatke prije nego što ih unesete u model mašinskog učenja?
Prethodna obrada i transformacija podataka prije unošenja u model strojnog učenja ključna je iz nekoliko razloga. Ovi procesi pomažu u poboljšanju kvaliteta podataka, poboljšanju performansi modela i osiguravanju tačnih i pouzdanih predviđanja. U ovom objašnjenju ući ćemo u važnost pretprocesiranja i transformacije podataka u
Šta će biti obrađeno u sljedećem videu ove serije?
Sljedeći video u seriji „Umjetna inteligencija – Osnove TensorFlow – TensorFlow u Google Colaboratory – Početak rada s TensorFlow-om u Google Colaboratory” će pokriti temu predobrade podataka i inženjeringa funkcija u TensorFlow-u. Ovaj video će se baviti osnovnim koracima potrebnim za pripremu i transformaciju neobrađenih podataka u odgovarajući format
- 1
- 2