ప్రారంభ డేటాసెట్ను మూడు ప్రధాన ఉపసమితులుగా ఉమ్మివేయడం సరైనదేనా: శిక్షణ సెట్, ధ్రువీకరణ సెట్ (పరామితులను చక్కగా మార్చడానికి) మరియు టెస్టింగ్ సెట్ (చూడని డేటాపై పనితీరును తనిఖీ చేయడం)?
మెషిన్ లెర్నింగ్లోని ప్రారంభ డేటాసెట్ను మూడు ప్రధాన ఉపసమితులుగా విభజించవచ్చు: శిక్షణా సమితి, ధ్రువీకరణ సెట్ మరియు పరీక్షా సమితి. ఈ ఉపసమితులు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి మరియు నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు మూల్యాంకనం చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. శిక్షణా సమితి అతిపెద్ద ఉపసమితి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
CNNకి శిక్షణ ఇచ్చే ముందు డేటాసెట్ను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం ఎందుకు ముఖ్యం?
కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)కి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు డేటాసెట్ను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది. వివిధ ప్రిప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్లను అమలు చేయడం ద్వారా, మేము CNN మోడల్ యొక్క నాణ్యత మరియు ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచగలము, ఇది మెరుగైన ఖచ్చితత్వం మరియు పనితీరుకు దారి తీస్తుంది. ఈ సమగ్ర వివరణ డేటాసెట్ ప్రీప్రాసెసింగ్ ఎందుకు కీలకం అనే కారణాలను పరిశీలిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), పైటోర్చ్తో కన్వ్నెట్కు పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
డేటాసెట్ను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించే ముందు షఫుల్ చేయడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కీలకమైన ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఒకరి స్వంత K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ను వర్తింపజేసేటప్పుడు. ఈ ప్రక్రియ డేటా యాదృచ్ఛికంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మోడల్ పనితీరు మూల్యాంకనాన్ని సాధించడానికి అవసరం. షఫుల్ చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష