క్రిప్టోకరెన్సీ ధర కదలికలను అంచనా వేయడానికి పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ను రూపొందించే సందర్భంలో బ్యాలెన్స్ చేయడానికి ముందు మేము డేటాను ఎలా ముందస్తుగా ప్రాసెస్ చేస్తాము?
క్రిప్టోకరెన్సీ ధర కదలికలను అంచనా వేయడానికి పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్ (RNN)ని నిర్మించడంలో ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ డేటా కీలకమైన దశ. ఇది RNN మోడల్ ద్వారా ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించబడే సరిఅయిన ఆకృతిలోకి రా ఇన్పుట్ డేటాను మార్చడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. RNN సీక్వెన్స్ డేటాను బ్యాలెన్స్ చేసే సందర్భంలో, అనేక ముఖ్యమైన ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు ఉన్నాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్లు, RNN సీక్వెన్స్ డేటాను సమతుల్యం చేస్తుంది, పరీక్ష సమీక్ష
K సమీప పొరుగువారి వర్గీకరణ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా మెరుగుపరచవచ్చు?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) వర్గీకరణ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి, అనేక సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. KNN అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రసిద్ధ వర్గీకరణ అల్గారిథమ్, ఇది దాని k సమీప పొరుగువారి మెజారిటీ తరగతి ఆధారంగా డేటా పాయింట్ యొక్క తరగతిని నిర్ణయిస్తుంది. KNN వర్గీకరణ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంపొందించడంలో వివిధ అంశాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి దరఖాస్తు, పరీక్ష సమీక్ష
మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఇంజనీరింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేసే ప్రక్రియలో ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఇంజనీరింగ్ కీలకమైన దశలు, ముఖ్యంగా కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో. ఈ దశలు అందించిన డేటాసెట్ నుండి అత్యంత సంబంధిత లక్షణాలను గుర్తించడం మరియు ఎంచుకోవడం, అలాగే మోడల్ యొక్క ప్రిడిక్టివ్ పవర్ను పెంచే కొత్త ఫీచర్లను సృష్టించడం వంటివి ఉంటాయి. ఫీచర్ యొక్క ప్రయోజనం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి దరఖాస్తు, పరీక్ష సమీక్ష
రిగ్రెషన్ విశ్లేషణతో పని చేస్తున్నప్పుడు లక్షణాల యొక్క ఔచిత్యం మరియు అర్థవంతమైనతను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ఎందుకు ముఖ్యం?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో రిగ్రెషన్ విశ్లేషణతో పని చేస్తున్నప్పుడు, ఉపయోగించిన లక్షణాల యొక్క ఔచిత్యం మరియు అర్థవంతమైనతను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఫీచర్ల నాణ్యత రిగ్రెషన్ మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు వ్యాఖ్యానాన్ని నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది కాబట్టి ఇది చాలా ముఖ్యం. ఈ సమాధానంలో, మేము కారణాలను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, తిరోగమన, రిగ్రెషన్ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
ML అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు ML-నిర్దిష్ట పరిగణనలు ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, అనేక ML-నిర్దిష్ట పరిగణనలు పరిగణనలోకి తీసుకోవలసి ఉంటుంది. ML మోడల్ యొక్క ప్రభావం, సామర్థ్యం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఈ పరిగణనలు కీలకమైనవి. ఈ సమాధానంలో, డెవలపర్లు ఎప్పుడు గుర్తుంచుకోవాల్సిన కొన్ని కీలకమైన ML-నిర్దిష్ట పరిశీలనలను మేము చర్చిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లో ఎక్స్టెండెడ్ (టిఎఫ్ఎక్స్), TFX అంటే ఏమిటి, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు కాకుండా స్కికిట్-లెర్న్ అందించే కొన్ని టాస్క్లు ఏవి?
స్కికిట్-లెర్న్, పైథాన్లోని ప్రసిద్ధ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, కేవలం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు మించి విస్తృత శ్రేణి సాధనాలు మరియు కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. స్కికిట్-లెర్న్ అందించిన ఈ అదనపు టాస్క్లు లైబ్రరీ యొక్క మొత్తం సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తాయి మరియు డేటా విశ్లేషణ మరియు తారుమారు కోసం దీనిని సమగ్ర సాధనంగా మారుస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము కొన్ని పనులను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, స్కికిట్-నేర్చుకోండి, పరీక్ష సమీక్ష