כיצד ליצור אלגוריתמי למידה המבוססים על נתונים בלתי נראים?
תהליך יצירת אלגוריתמי למידה המבוססים על נתונים בלתי נראים כרוך במספר שלבים ושיקולים. על מנת לפתח אלגוריתם למטרה זו, יש צורך להבין את טיבם של נתונים בלתי נראים וכיצד ניתן לנצל אותם במשימות למידת מכונה. בואו נסביר את הגישה האלגוריתמית ליצירת אלגוריתמי למידה המבוססים על
מהם השלבים הדרושים להכנת הנתונים לאימון מודל RNN לניבוי המחיר העתידי של Litecoin?
כדי להכין את הנתונים לאימון מודל רשת עצבית חוזרת (RNN) כדי לחזות את המחיר העתידי של Litecoin, יש לבצע מספר צעדים הכרחיים. שלבים אלה כוללים איסוף נתונים, עיבוד מוקדם של נתונים, הנדסת תכונות ופיצול נתונים למטרות הדרכה ובדיקה. בתשובה זו, נעבור על כל שלב בפירוט
כיצד נתונים בעולם האמיתי יכולים להיות שונים ממערכי הנתונים המשמשים במדריכים?
נתונים מהעולם האמיתי יכולים להיות שונים באופן משמעותי ממערכי הנתונים המשמשים בהדרכות, במיוחד בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד למידה עמוקה עם TensorFlow ורשתות עצביות קונבולוציוניות תלת-ממדיות (CNNs) לזיהוי סרטן ריאות בתחרות Kaggle. בעוד שמדריכים מספקים לעתים קרובות מערכי נתונים פשוטים ואצורים למטרות דידקטיות, נתונים בעולם האמיתי הם בדרך כלל מורכבים יותר
כיצד ניתן לטפל בנתונים לא מספריים באלגוריתמים של למידת מכונה?
טיפול בנתונים לא מספריים באלגוריתמים של למידת מכונה היא משימה מכרעת על מנת לחלץ תובנות משמעותיות ולבצע תחזיות מדויקות. בעוד אלגוריתמים רבים של למידת מכונה נועדו לטפל בנתונים מספריים, ישנן מספר טכניקות זמינות לעיבוד מקדים ולהפוך נתונים לא מספריים לפורמט מתאים לניתוח. בתשובה זו, נחקור
- פורסם ב בינה מלאכותית, לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון, אשכולות, k- פירושו ומשמרת ממוצעת, טיפול בנתונים שאינם מספריים, 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
מהי המטרה של התאמת מסווג באימון ובדיקות רגרסיה?
התאמת מסווג באימון ובדיקות רגרסיה משרתת מטרה מכרעת בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה. המטרה העיקרית של רגרסיה היא לחזות ערכים מספריים מתמשכים בהתבסס על תכונות קלט. עם זאת, ישנם תרחישים שבהם עלינו לסווג את הנתונים לקטגוריות בדידות במקום לחזות ערכים מתמשכים.
כיצד מרכיב ה-Transform מבטיח עקביות בין סביבות ההדרכה וההגשה?
רכיב הטרנספורמציה ממלא תפקיד מכריע בהבטחת עקביות בין סביבות אימון והגשה בתחום הבינה המלאכותית. זהו חלק בלתי נפרד ממסגרת TensorFlow Extended (TFX), המתמקדת בבניית צינורות למידת מכונה ניתנים להרחבה ומוכנים לייצור. רכיב Transform אחראי על עיבוד מוקדם של נתונים והנדסת תכונות, שהם
מהן כמה דרכים אפשריות לחקור לשיפור הדיוק של מודל ב-TensorFlow?
שיפור דיוק המודל ב-TensorFlow יכול להיות משימה מורכבת הדורשת התייחסות מדוקדקת של גורמים שונים. בתשובה זו, נחקור כמה דרכים אפשריות לשפר את הדיוק של מודל ב-TensorFlow, תוך התמקדות ב-APIs ברמה גבוהה ובטכניקות לבניית וזיקוק מודלים. 1. עיבוד מקדים של נתונים: אחד השלבים הבסיסיים
מדוע חשוב לעבד נתונים מראש ולהמיר אותם לפני הזנתם למודל למידת מכונה?
עיבוד מוקדם והמרת נתונים לפני הזנתם למודל למידת מכונה חיוניים מכמה סיבות. תהליכים אלו עוזרים לשפר את איכות הנתונים, לשפר את ביצועי המודל ולהבטיח תחזיות מדויקות ומהימנות. בהסבר זה, נעמיק בחשיבות של עיבוד מקדים והמרת נתונים ב-
מה יסוקר בסרטון הבא של הסדרה הזו?
הסרטון הבא בסדרה "אינטליגנציה מלאכותית – TensorFlow Fundamentals – TensorFlow ב-Google Collaboratory – התחלת העבודה עם TensorFlow ב-Google Collaboratory" יכסה את הנושא של עיבוד מקדים של נתונים והנדסת תכונות ב-TensorFlow. סרטון זה יעמיק בשלבים החיוניים הנדרשים כדי להכין ולהמיר נתונים גולמיים לפורמט מתאים
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ב- Google Colaboratory, תחילת העבודה עם TensorFlow ב- Google Colaboratory, סקירת בחינה
- 1
- 2