Da biste pronašli skup podataka Iris koji se koristi u primjeru, možete mu pristupiti preko UCI repozitorija mašinskog učenja. Iris skup podataka je skup podataka koji se obično koristi u polju mašinskog učenja za zadatke klasifikacije, posebno u obrazovnom kontekstu zbog svoje jednostavnosti i efikasnosti u demonstriranju različitih algoritama mašinskog učenja.
UCI repozitorijum mašinskog učenja je široko korišćen resurs u zajednici mašinskog učenja koji sadrži različite skupove podataka u istraživačke i obrazovne svrhe. Skup podataka Iris je jedan od skupova podataka dostupnih u UCI repozitorijumu i može mu se lako pristupiti za upotrebu u vašim projektima mašinskog učenja.
Da biste dohvatili skup podataka Iris iz UCI repozitorija mašinskog učenja, možete slijediti ove korake:
1. Posjetite web stranicu UCI repozitorija mašinskog učenja na https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Idite do odjeljka "Skupovi podataka" na web stranici.
3. Potražite skup podataka Iris ili pregledavanjem dostupnih skupova podataka ili korištenjem funkcije pretraživanja na web stranici.
4. Preuzmite ga u formatu koji je kompatibilan sa korišćenim okruženjem za mašinsko učenje. Skup podataka je obično dostupan u CSV (Comma-Separated Values) formatu, koji se lako može uvesti u alate kao što je Python-ova pandas biblioteka za manipulaciju podacima i analizu.
Alternativno, skupu podataka Iris se može pristupiti direktno putem popularnih biblioteka za mašinsko učenje, kao što je scikit-learn u Pythonu. Scikit-learn pruža ugrađene funkcije za učitavanje skupa podataka Iris, što korisnicima olakšava pristup skupu podataka bez potrebe da ga zasebno preuzimaju.
Ispod je primjer isječka koda u Pythonu koristeći scikit-learn za učitavanje skupa podataka Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Pokretanjem gornjeg isječka koda možete učitati Iris skup podataka direktno u Python okruženje koristeći scikit-learn i početi raditi sa skupom podataka za neke ruke na zadacima mašinskog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning