כיצד אנו מעבדים מראש את הנתונים לפני איזון אותם בהקשר של בניית רשת עצבית חוזרת לחיזוי תנועות מחירי מטבעות קריפטוגרפיים?
עיבוד מוקדם של נתונים הוא שלב מכריע בבניית רשת עצבית חוזרת (RNN) לחיזוי תנועות מחירי מטבעות קריפטוגרפיים. זה כרוך בהפיכת נתוני הקלט הגולמיים לפורמט מתאים שניתן להשתמש בו ביעילות על ידי מודל RNN. בהקשר של איזון נתוני רצף RNN, ישנן מספר טכניקות חשובות לעיבוד מוקדם שיכולות להיות
כיצד ניתן לשפר את הדיוק של מסווג K הקרובים ביותר לשכנים?
כדי לשפר את הדיוק של מסווג K הקרובים ביותר (KNN), ניתן להשתמש במספר טכניקות. KNN הוא אלגוריתם סיווג פופולרי בלמידת מכונה שקובע את המחלקה של נקודת נתונים בהתבסס על מחלקת הרוב של k השכנים הקרובים ביותר. שיפור הדיוק של מסווג KNN כרוך באופטימיזציה של היבטים שונים של
- פורסם ב בינה מלאכותית, לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון, תכנות למידת מכונה, בקשת השכנים הקרובה ביותר, סקירת בחינה
מה המטרה של בחירת תכונות והנדסה בלמידת מכונה?
בחירת תכונות והנדסה הם שלבים מכריעים בתהליך פיתוח מודלים של למידת מכונה, במיוחד בתחום הבינה המלאכותית. שלבים אלה כוללים זיהוי ובחירת התכונות הרלוונטיות ביותר ממערך הנתונים הנתון, כמו גם יצירת תכונות חדשות שיכולות לשפר את כוח הניבוי של המודל. מטרת התכונה
מדוע חשוב לקחת בחשבון את הרלוונטיות והמשמעותיות של תכונות כאשר עובדים עם ניתוח רגרסיה?
כאשר עובדים עם ניתוח רגרסיה בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה, חיוני לשקול את הרלוונטיות והמשמעותיות של התכונות בהן נעשה שימוש. זה חשוב מכיוון שאיכות התכונות משפיעה ישירות על הדיוק ואפשרות הפרשנות של מודל הרגרסיה. בתשובה זו, נחקור את הסיבות לכך
מהם השיקולים הספציפיים ל-ML בעת פיתוח יישום ML?
בעת פיתוח יישום למידת מכונה (ML), ישנם מספר שיקולים ספציפיים ל-ML שצריכים להילקח בחשבון. שיקולים אלו חיוניים על מנת להבטיח את האפקטיביות, היעילות והאמינות של מודל ה-ML. בתשובה זו, נדון בכמה משיקולי המפתח הספציפיים ל-ML שעל מפתחים לזכור כאשר
מהן חלק מהמשימות ש-skit-learn מציעה כלים עבורן, מלבד אלגוריתמים של למידת מכונה?
Scikit-learn, ספריית למידת מכונה פופולרית ב-Python, מציעה מגוון רחב של כלים ופונקציונליות מעבר לאלגוריתמים של למידת מכונה בלבד. המשימות הנוספות הללו שמסופקות על ידי scikit-learn משפרות את היכולות הכוללות של הספרייה והופכות אותה לכלי מקיף לניתוח נתונים ומניפולציה. בתשובה זו, נחקור כמה מהמשימות