Che cos'è la codifica delle etichette e come converte i dati non numerici in forma numerica?
La codifica delle etichette è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico per convertire i dati non numerici in forma numerica. È particolarmente utile quando si ha a che fare con variabili categoriali, che sono variabili che assumono un numero limitato di valori distinti. La codifica delle etichette assegna un'etichetta numerica univoca a ciascuna categoria, consentendo agli algoritmi di apprendimento automatico di elaborare e analizzare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico EITC/AI/MLP con Python, Clustering, k-mean e mean shift, Gestione di dati non numerici, Revisione d'esame
Quali sono le diverse fasi della pipeline ML in TFX?
TensorFlow Extended (TFX) è una potente piattaforma open source progettata per facilitare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) negli ambienti di produzione. Fornisce un set completo di strumenti e librerie che consentono la costruzione di pipeline ML end-to-end. Queste pipeline sono costituite da diverse fasi distinte, ciascuna con uno scopo specifico e contribuendo
Quali sono i passaggi coinvolti nella pre-elaborazione del set di dati Fashion-MNIST prima di addestrare il modello?
La pre-elaborazione del set di dati Fashion-MNIST prima dell'addestramento del modello comporta diversi passaggi cruciali che garantiscono che i dati siano formattati correttamente e ottimizzati per le attività di machine learning. Questi passaggi includono il caricamento dei dati, l'esplorazione dei dati, la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e la suddivisione dei dati. Ogni passaggio contribuisce a migliorare la qualità e l'efficacia del set di dati, consentendo un accurato addestramento del modello
Quali sono i passaggi coinvolti nella preparazione dei nostri dati per l'addestramento di un modello di machine learning utilizzando la libreria Pandas?
Nel campo dell'apprendimento automatico, la preparazione dei dati gioca un ruolo cruciale nel successo dell'addestramento di un modello. Quando si usa la libreria Pandas, ci sono diversi passaggi coinvolti nella preparazione dei dati per l'addestramento di un modello di machine learning. Questi passaggi includono il caricamento dei dati, la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e la suddivisione dei dati. Il primo passo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, Visione AutoML - parte 1, Revisione d'esame