Šta je kodiranje oznaka i kako ono pretvara nenumeričke podatke u numerički oblik?
Kodiranje oznaka je tehnika koja se koristi u mašinskom učenju za pretvaranje nenumeričkih podataka u numerički oblik. Posebno je korisno kada se radi sa kategoričkim varijablama, koje su varijable koje poprimaju ograničen broj različitih vrijednosti. Kodiranje oznaka dodjeljuje jedinstvenu numeričku oznaku svakoj kategoriji, omogućavajući algoritmima mašinskog učenja da obrađuju i analiziraju
Koje su različite faze ML pipelinea u TFX-u?
TensorFlow Extended (TFX) je moćna platforma otvorenog koda dizajnirana da olakša razvoj i primenu modela mašinskog učenja (ML) u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koje omogućavaju izgradnju end-to-end ML cjevovoda. Ovi cjevovodi se sastoje od nekoliko različitih faza, od kojih svaka služi specifičnoj svrsi i doprinosi
Koji su koraci uključeni u predobradu Fashion-MNIST skupa podataka prije obuke modela?
Prethodna obrada Fashion-MNIST skupa podataka prije obuke modela uključuje nekoliko ključnih koraka koji osiguravaju da su podaci pravilno formatirani i optimizirani za zadatke mašinskog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, istraživanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i podjelu podataka. Svaki korak doprinosi poboljšanju kvaliteta i efektivnosti skupa podataka, omogućavajući preciznu obuku modela
Koji su koraci uključeni u pripremu naših podataka za obuku modela mašinskog učenja koristeći Pandas biblioteku?
U području mašinskog učenja, priprema podataka igra ključnu ulogu u uspjehu obuke modela. Kada koristite Pandas biblioteku, postoji nekoliko koraka koji su uključeni u pripremu podataka za obuku modela mašinskog učenja. Ovi koraci uključuju učitavanje podataka, čišćenje podataka, transformaciju podataka i podjelu podataka. Prvi korak u