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
క్రిప్టోకరెన్సీ ప్రిడిక్షన్ సందర్భంలో సీక్వెన్షియల్ డేటాతో పని చేయడంలో ఎదురయ్యే సవాళ్లు ఏమిటి?
క్రిప్టోకరెన్సీ ప్రిడిక్షన్ సందర్భంలో సీక్వెన్షియల్ డేటాతో పని చేయడం అనేది ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది. ఈ రంగంలో, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టెక్నిక్లు, ప్రత్యేకించి పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో (RNNలు) లోతైన అభ్యాసం మంచి ఫలితాలను చూపించాయి. అయినప్పటికీ, క్రిప్టోకరెన్సీ డేటా యొక్క ప్రత్యేక లక్షణాలు నిర్దిష్ట ఇబ్బందులను పరిచయం చేస్తాయి
K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ని వర్తింపజేయడానికి ముందు డేటాసెట్ను శుభ్రం చేయడం ఎందుకు ముఖ్యం?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ను వర్తించే ముందు డేటాసెట్ను క్లీన్ చేయడం అనేక కారణాల వల్ల కీలకం. డేటాసెట్ యొక్క నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వం KNN అల్గారిథమ్ యొక్క పనితీరు మరియు విశ్వసనీయతను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము KNN అల్గారిథమ్ సందర్భంలో డేటాసెట్ క్లీనింగ్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను అన్వేషిస్తాము, దాని చిక్కులు మరియు ప్రయోజనాలను హైలైట్ చేస్తాము.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడం, పరీక్ష సమీక్ష
కొత్త, కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరులో ఏ విచలనాలు గమనించబడ్డాయి?
కొత్త, చూడని డేటాపై మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరు శిక్షణ డేటాపై దాని పనితీరు నుండి వైదొలగవచ్చు. సాధారణీకరణ లోపాలు అని కూడా పిలువబడే ఈ విచలనాలు మోడల్ మరియు డేటాలోని అనేక కారణాల వల్ల ఉత్పన్నమవుతాయి. AutoML విజన్ సందర్భంలో, ఇమేజ్ వర్గీకరణ పనుల కోసం Google క్లౌడ్ అందించిన శక్తివంతమైన సాధనం,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష
పాండాలను ఉపయోగించి నిర్వహించగల కొన్ని డేటా క్లీనింగ్ టాస్క్లు ఏవి?
డేటా క్లీనింగ్ అనేది డేటా తగాదా ప్రక్రియలో ముఖ్యమైన దశ, ఎందుకంటే డేటాసెట్లోని లోపాలు, అసమానతలు మరియు దోషాలను గుర్తించడం మరియు సరిదిద్దడం లేదా తొలగించడం వంటివి ఇందులో ఉంటాయి. పాండాస్, డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ కోసం శక్తివంతమైన పైథాన్ లైబ్రరీ, వివిధ డేటా క్లీనింగ్ పనులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి అనేక కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము కొన్నింటిని అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, పాండాలతో డేటా రాంగ్లింగ్ (పైథాన్ డేటా అనాలిసిస్ లైబ్రరీ), పరీక్ష సమీక్ష