Wat is labelcodering en hoe zet het niet-numerieke gegevens om in numerieke vorm?
Labelcodering is een techniek die wordt gebruikt bij machine learning om niet-numerieke gegevens om te zetten in numerieke vorm. Het is vooral handig bij het omgaan met categorische variabelen, dit zijn variabelen die een beperkt aantal verschillende waarden aannemen. Labelcodering wijst een uniek numeriek label toe aan elke categorie, waardoor machine learning-algoritmen kunnen verwerken en analyseren
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/MLP Machine Learning met Python, Clustering, k-betekent en gemiddelde verschuiving, Omgaan met niet-numerieke gegevens, Examenoverzicht
Wat zijn de verschillende fasen van de ML-pijplijn in TFX?
De TensorFlow Extended (TFX) is een krachtig open-sourceplatform dat is ontworpen om de ontwikkeling en implementatie van machine learning (ML)-modellen in productieomgevingen te vergemakkelijken. Het biedt een uitgebreide set tools en bibliotheken die de constructie van end-to-end ML-pijplijnen mogelijk maken. Deze pijplijnen bestaan uit verschillende afzonderlijke fasen, die elk een specifiek doel dienen en bijdragen
Wat zijn de stappen bij het voorbewerken van de Fashion-MNIST-dataset voordat het model wordt getraind?
Het voorbewerken van de Fashion-MNIST-gegevensset voordat het model wordt getraind, omvat verschillende cruciale stappen die ervoor zorgen dat de gegevens correct worden opgemaakt en geoptimaliseerd voor machine learning-taken. Deze stappen omvatten het laden van gegevens, het verkennen van gegevens, het opschonen van gegevens, het transformeren van gegevens en het splitsen van gegevens. Elke stap draagt bij aan het verbeteren van de kwaliteit en effectiviteit van de dataset, waardoor nauwkeurige modeltraining mogelijk wordt
Wat zijn de stappen bij het voorbereiden van onze gegevens voor het trainen van een machine learning-model met behulp van de Panda's-bibliotheek?
Op het gebied van machine learning speelt gegevensvoorbereiding een cruciale rol in het succes van het trainen van een model. Bij het gebruik van de Pandas-bibliotheek zijn er verschillende stappen betrokken bij het voorbereiden van de gegevens voor het trainen van een machine learning-model. Deze stappen omvatten het laden van gegevens, het opschonen van gegevens, het transformeren van gegevens en het splitsen van gegevens. De eerste stap erin
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Vooruitgang in machine learning, AutoML Vision - deel 1, Examenoverzicht