లేబుల్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు ఇది సంఖ్యా రహిత డేటాను సంఖ్యా రూపంలోకి ఎలా మారుస్తుంది?
లేబుల్ ఎన్కోడింగ్ అనేది సంఖ్యా రహిత డేటాను సంఖ్యా రూపంలోకి మార్చడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత. వర్గీకరణ వేరియబుల్స్తో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇవి పరిమిత సంఖ్యలో విభిన్న విలువలను తీసుకునే వేరియబుల్స్. లేబుల్ ఎన్కోడింగ్ ప్రతి వర్గానికి ఒక ప్రత్యేకమైన సంఖ్యా లేబుల్ని కేటాయిస్తుంది, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు మీన్ షిఫ్ట్, సంఖ్యా రహిత డేటాను నిర్వహించడం, పరీక్ష సమీక్ష
TFXలో ML పైప్లైన్ యొక్క వివిధ దశలు ఏమిటి?
టెన్సర్ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (TFX) అనేది ఉత్పాదక వాతావరణంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను సులభతరం చేయడానికి రూపొందించబడిన శక్తివంతమైన ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్. ఇది ఎండ్-టు-ఎండ్ ML పైప్లైన్ల నిర్మాణాన్ని ప్రారంభించే సమగ్ర సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలను అందిస్తుంది. ఈ పైప్లైన్లు అనేక విభిన్న దశలను కలిగి ఉంటాయి, ప్రతి ఒక్కటి నిర్దిష్ట ప్రయోజనాన్ని అందిస్తాయి మరియు దోహదపడతాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), TFX అంటే ఏమిటి, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు ఫ్యాషన్-MNIST డేటాసెట్ను ప్రీప్రాసెస్ చేయడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ముందు ఫ్యాషన్-MNIST డేటాసెట్ను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం అనేది డేటా సరిగ్గా ఫార్మాట్ చేయబడిందని మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిందని నిర్ధారించే అనేక కీలకమైన దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశల్లో డేటా లోడింగ్, డేటా ఎక్స్ప్లోరేషన్, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఉన్నాయి. ప్రతి దశ డేటాసెట్ యొక్క నాణ్యత మరియు ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచడానికి దోహదపడుతుంది, ఖచ్చితమైన మోడల్ శిక్షణను అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, కేరాస్ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
పాండాస్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మా డేటాను సిద్ధం చేయడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో విజయం సాధించడంలో డేటా తయారీ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. పాండాస్ లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడంలో అనేక దశలు ఉంటాయి. ఈ దశల్లో డేటా లోడింగ్, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఉన్నాయి. మొదటి అడుగు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 1, పరీక్ష సమీక్ష