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
సంఖ్యా రహిత నిలువు వరుసలలో తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడానికి రెండు ఎంపికలు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ల కోసం డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్లో సంఖ్యా రహిత నిలువు వరుసలలో తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడం అనేది ఒక ముఖ్యమైన దశ. వర్గీకరణ లేదా టెక్స్ట్ డేటా వంటి సంఖ్యా రహిత డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడానికి రెండు ప్రధాన ఎంపికలు ఉన్నాయి: ఇంప్యుటేషన్ మరియు తొలగింపు. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ఎంపికలను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము మరియు వివరించడానికి ఉదాహరణలను అందిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, క్లస్టరింగ్, కె-మీన్స్ మరియు మీన్ షిఫ్ట్, సంఖ్యా రహిత డేటాను నిర్వహించడం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్లో తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడం ఎందుకు అవసరం?
తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో, ముఖ్యంగా రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ రంగంలో కీలకమైన దశ. మిస్సింగ్ డేటా అనేది డేటాసెట్లో ఆదర్శంగా ఉండాల్సిన విలువలు లేకపోవడాన్ని సూచిస్తుంది. డేటా సేకరణ లోపాలు, సెన్సార్ లోపాలు లేదా పాల్గొనేవారి ప్రతిస్పందన లేకపోవడం వంటి వివిధ కారణాల వల్ల ఈ తప్పిపోయిన విలువలు సంభవించవచ్చు. తప్పిపోయిన డేటాను విస్మరిస్తోంది