మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేయడం ఎందుకు సరైనది?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం డేటాసెట్ను సరిగ్గా సిద్ధం చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది. బాగా సిద్ధం చేయబడిన డేటాసెట్ మోడల్లు సమర్థవంతంగా నేర్చుకోగలదని మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేయగలదని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో డేటా సేకరణ, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా ఆగ్మెంటేషన్ వంటి అనేక కీలక దశలు ఉంటాయి. మొదట, డేటా సేకరణ కీలకమైనది ఎందుకంటే ఇది పునాదిని అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
2D శ్రేణులను టెన్సర్లుగా మార్చడంలో TensorFlow `concat` ఫంక్షన్ పాత్ర ఏమిటి?
TensorFlow.jsని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం డేటాసెట్లను సిద్ధం చేసే సందర్భంలో 2D శ్రేణులను టెన్సర్లుగా మార్చడంలో TensorFlow `concat` ఫంక్షన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ ఫంక్షన్ పేర్కొన్న అక్షం వెంట టెన్సర్ల కలయికను అనుమతిస్తుంది, తద్వారా 2D శ్రేణులను అధిక-డైమెన్షనల్ టెన్సర్లుగా మార్చడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. TensorFlowలో, టెన్సర్ అనేది బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణి
డేటాసెట్ తయారీ ప్రక్రియలో పరీక్ష కోసం ఉపయోగించే డేటా నిష్పత్తిని టెస్ట్ స్ప్లిట్ పారామీటర్ ఎలా నిర్ణయిస్తుంది?
డేటాసెట్ తయారీ ప్రక్రియలో పరీక్ష కోసం ఉపయోగించే డేటా నిష్పత్తిని నిర్ణయించడంలో టెస్ట్ స్ప్లిట్ పరామితి కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, దాని సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను నిర్ధారించడానికి కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం చాలా అవసరం. పరీక్ష స్ప్లిట్ పరామితిని పేర్కొనడం ద్వారా, మేము నియంత్రించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
డేటాసెట్ తయారీ ప్రక్రియలో వర్గీకరణ డేటాను ఎన్కోడింగ్ చేయడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ల కోసం డేటాసెట్ తయారీ ప్రక్రియలో వర్గీకరణ డేటాను ఎన్కోడింగ్ చేయడం అనేది కీలకమైన దశ. వర్గీకరణ డేటా అనేది పరిమాణాత్మక కొలతల కంటే గుణాత్మక లక్షణాలను సూచించే వేరియబుల్స్ను సూచిస్తుంది. ఈ వేరియబుల్స్ పరిమిత సంఖ్యలో విభిన్న విలువలను తీసుకోవచ్చు, వీటిని తరచుగా వర్గాలు లేదా స్థాయిలుగా సూచిస్తారు. క్రమంలో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlowని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలో డేటాను రూపొందించడం ఎందుకు ముఖ్యమైన దశ?
TensorFlowని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలో డేటాను రూపొందించడం అనేది ఒక ముఖ్యమైన దశ. ఈ ప్రక్రియలో ముడి డేటాను మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు అనువైన ఫార్మాట్లోకి మార్చడం ఉంటుంది. డేటాను సిద్ధం చేయడం మరియు ఆకృతి చేయడం ద్వారా, అది స్థిరమైన మరియు వ్యవస్థీకృత నిర్మాణంలో ఉందని మేము నిర్ధారించగలము, ఇది ఖచ్చితమైన మోడల్ శిక్షణ కోసం కీలకమైనది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష