ما هو ترميز التسمية وكيف يتم تحويل البيانات غير الرقمية إلى شكل رقمي؟
ترميز الملصقات هو تقنية مستخدمة في التعلم الآلي لتحويل البيانات غير الرقمية إلى شكل رقمي. إنه مفيد بشكل خاص عند التعامل مع المتغيرات الفئوية ، وهي متغيرات تأخذ عددًا محدودًا من القيم المميزة. يخصص ترميز الملصقات تسمية رقمية فريدة لكل فئة ، مما يسمح لخوارزميات التعلم الآلي بالمعالجة والتحليل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, التجميع ، ك يعني وتعني التحول, التعامل مع البيانات غير العددية, مراجعة الامتحان
ما هي المراحل المختلفة لخط أنابيب ML في TFX؟
TensorFlow Extended (TFX) عبارة عن منصة قوية مفتوحة المصدر مصممة لتسهيل تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي (ML) في بيئات الإنتاج. يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والمكتبات التي تمكن من إنشاء خطوط أنابيب ML من طرف إلى طرف. تتكون خطوط الأنابيب هذه من عدة مراحل متميزة ، يخدم كل منها غرضًا معينًا ويساهم في ذلك
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), ما هو TFX بالضبط, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات المتبعة في المعالجة المسبقة لمجموعة بيانات Fashion-MNIST قبل تدريب النموذج؟
تتضمن المعالجة المسبقة لمجموعة بيانات Fashion-MNIST قبل تدريب النموذج عدة خطوات حاسمة تضمن تنسيق البيانات بشكل صحيح وتحسينها لمهام التعلم الآلي. تتضمن هذه الخطوات تحميل البيانات ، واستكشاف البيانات ، وتنظيف البيانات ، وتحويل البيانات ، وتقسيم البيانات. تساهم كل خطوة في تحسين جودة وفعالية مجموعة البيانات ، مما يتيح تدريب نموذج دقيق
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, مقدمة لكيراس, مراجعة الامتحان
ما هي الخطوات المتبعة في إعداد بياناتنا لتدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام مكتبة Pandas؟
في مجال التعلم الآلي ، يلعب إعداد البيانات دورًا مهمًا في نجاح تدريب النموذج. عند استخدام مكتبة Pandas ، هناك عدة خطوات متضمنة في إعداد البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي. تتضمن هذه الخطوات تحميل البيانات وتنظيفها وتحويل البيانات وتقسيم البيانات. الخطوة الأولى في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, رؤية AutoML - الجزء 1, مراجعة الامتحان