מהו קידוד תווית וכיצד הוא ממיר נתונים לא מספריים לצורה מספרית?
קידוד תווית הוא טכניקה המשמשת למידת מכונה כדי להמיר נתונים לא מספריים לצורה מספרית. זה שימושי במיוחד כאשר עוסקים במשתנים קטגוריים, שהם משתנים המקבלים מספר מוגבל של ערכים נפרדים. קידוד תווית מקצה תווית מספרית ייחודית לכל קטגוריה, ומאפשר לאלגוריתם של למידת מכונה לעבד ולנתח
מהם השלבים השונים של צינור ה-ML ב-TFX?
ה-TensorFlow Extended (TFX) היא פלטפורמת קוד פתוח רבת עוצמה שנועדה להקל על הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת מכונה (ML) בסביבות ייצור. הוא מספק סט מקיף של כלים וספריות המאפשרים בנייה של צינורות ML מקצה לקצה. צינורות אלה מורכבים מכמה שלבים נפרדים, כל אחד משרת מטרה מסוימת ותורם
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), מה זה בעצם TFX, סקירת בחינה
מהם השלבים הכרוכים בעיבוד מקדים של מערך הנתונים של Fashion-MNIST לפני אימון המודל?
עיבוד מקדים של מערך הנתונים של Fashion-MNIST לפני אימון המודל כרוך במספר שלבים חיוניים המבטיחים שהנתונים מעוצבים כראוי ומותאמים למשימות למידת מכונה. שלבים אלה כוללים טעינת נתונים, חקר נתונים, ניקוי נתונים, שינוי נתונים ופיצול נתונים. כל שלב תורם לשיפור האיכות והיעילות של מערך הנתונים, ומאפשר אימון מודל מדויק
מהם השלבים הכרוכים בהכנת הנתונים שלנו לאימון מודל למידת מכונה באמצעות ספריית Pandas?
בתחום למידת מכונה, הכנת נתונים ממלאת תפקיד מכריע בהצלחת הכשרת מודל. בעת שימוש בספריית Pandas, ישנם מספר שלבים המעורבים בהכנת הנתונים להכשרת מודל למידת מכונה. שלבים אלה כוללים טעינת נתונים, ניקוי נתונים, שינוי נתונים ופיצול נתונים. הצעד הראשון פנימה