Სარჩევი:
- არის შვიდი მნიშვნელოვანი ნაბიჯი მონაცემთა წინასწარ დამუშავებაში მანქანურ სწავლებაში:
- რა ნაბიჯებია მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისას?
- რა არის მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, როგორც გამოიყენება მანქანურ სწავლებაში?
- რატომ გვჭირდება მონაცემების წინასწარ დამუშავება მანქანურ სწავლებაში?
- როგორ ამუშავებთ სურათს მანქანური სწავლისთვის?
ვიდეო: როგორ დავამუშავოთ მონაცემები მანქანური სწავლისთვის?
2024 ავტორი: Fiona Howard | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-10 06:39
არის შვიდი მნიშვნელოვანი ნაბიჯი მონაცემთა წინასწარ დამუშავებაში მანქანურ სწავლებაში:
- შეიძინეთ მონაცემთა ნაკრები. …
- ყველა მნიშვნელოვანი ბიბლიოთეკის იმპორტი. …
- მონაცემთა ნაკრების იმპორტი. …
- გამოტოვებული მნიშვნელობების იდენტიფიცირება და დამუშავება. …
- კატეგორიული მონაცემების კოდირება. …
- ნაკრების გაყოფა. …
- ფუნქციური სკალირება.
რა ნაბიჯებია მონაცემთა წინასწარი დამუშავებისას?
მაღალი ხარისხის მონაცემების უზრუნველსაყოფად, გადამწყვეტია მისი წინასწარი დამუშავება. პროცესის გასაადვილებლად, მონაცემთა წინასწარი დამუშავება იყოფა ოთხ ეტაპად: მონაცემთა გაწმენდა, მონაცემთა ინტეგრაცია, მონაცემთა შემცირება და მონაცემთა ტრანსფორმაცია.
რა არის მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, როგორც გამოიყენება მანქანურ სწავლებაში?
მანქანათმცოდნეობის ნებისმიერ პროცესში, მონაცემთა წინასწარი დამუშავება არის ის საფეხური, რომლის დროსაც მონაცემები გარდაიქმნება ან კოდირდება, რათა მიიყვანოს ისეთ მდგომარეობამდე, რომ ახლა მანქანას შეუძლია ადვილად გააანალიზოს იგისხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემების მახასიათებლები ახლა ადვილად შეიძლება განიმარტოს ალგორითმით.
რატომ გვჭირდება მონაცემების წინასწარ დამუშავება მანქანურ სწავლებაში?
მონაცემთა წინასწარი დამუშავება განუყოფელი ნაბიჯია მანქანათმცოდნეობაში რადგან მონაცემთა ხარისხი და მისგან მიღებული სასარგებლო ინფორმაცია პირდაპირ გავლენას ახდენს ჩვენი მოდელის სწავლის უნარზე; ამიტომ, ძალზე მნიშვნელოვანია, რომ წინასწარ დავამუშაოთ ჩვენი მონაცემები ჩვენს მოდელში შეტანამდე.
როგორ ამუშავებთ სურათს მანქანური სწავლისთვის?
ალგორითმი:
- წაიკითხეთ სურათების ფაილები (შენახული მონაცემთა საქაღალდეში).
- გაშიფვრეთ JPEG კონტენტი არხებით პიქსელების RGB ბადეებში.
- გადააკეთეთ ისინი მცურავი წერტილის ტენსორებად ნერვულ ბადეებში შეყვანისთვის.
- პიქსელის მნიშვნელობების (0-დან 255-ს შორის) ხელახალი მასშტაბირება [0, 1] ინტერვალამდე (რადგან ამ დიაპაზონით ნერვული ქსელების ვარჯიში ეფექტურია).
გირჩევთ:
არის თუ არა სარეკომენდაციო სისტემები მანქანური სწავლება?
სარეკომენდაციო სისტემები არის მანქანური სწავლის სისტემები, რომლებიც მომხმარებლებს ეხმარება ახალი პროდუქტისა და სერვისების აღმოჩენაში. ყოველთვის, როცა ონლაინ ყიდულობთ, სარეკომენდაციო სისტემა გიბიძგებთ ყველაზე სავარაუდო პროდუქტისკენ, რომლის შეძენაც შეგიძლიათ .
სასარგებლოა თუ არა ბაიესის სტატისტიკა მანქანური სწავლისთვის?
ეს ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში ბაიესის მოდელის საშუალო შეფასება ჩვეულებრივი ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმია. გულუბრყვილო Bayes კლასიფიკატორები გავრცელებულია კლასიფიკაციის ამოცანებში. Bayesian გამოიყენება ღრმა სწავლაში ამ დღეებში, რაც ღრმა სწავლის ალგორითმებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მცირე მონაცემთა ნაკრებიდან .
როგორ დაათვალიეროთ მონაცემები mtn-დან?
დათვალიერების გასაგრძელებლად, თქვენ უნდა გააკეთოთ შემდეგი: შეიძინეთ სხვა მონაცემთა გეგმა აკრიფეთ 1311 ან 904. ისესხე მონაცემები 606 აკრიფეთ. მიიღეთ Pay-As-You-Go დათვალიერება აკრიფეთ 131200, რათა გააგრძელოთ დათვალიერება თქვენი საეთერო დროით N3/MB.
როგორ ხდება ყოველწლიური კვარტალური მონაცემები?
რიცხვის წლიურად გასამრავლებლად, გაამრავლეთ ანაზღაურების მოკლევადიანი მაჩვენებელი იმ პერიოდების რაოდენობაზე, რომლებიც შეადგენს ერთ წელს. ერთი თვის ანაზღაურება გამრავლდება 12 თვეზე, ხოლო ერთი კვარტალის ანაზღაურება ოთხ კვარტალზე . როგორ ახორციელებთ ყოველწლიურად კვარტალურ მონაცემებს?
რა მათემატიკაა საჭირო მანქანური სწავლისთვის?
მანქანური სწავლება იკვებება ოთხი კრიტიკული კონცეფციით და არის სტატისტიკა, ხაზოვანი ალგებრა, ალბათობა და კალკულუსი. მიუხედავად იმისა, რომ სტატისტიკური ცნებები ყველა მოდელის ძირითადი ნაწილია, გაანგარიშება გვეხმარება მოდელის შესწავლასა და ოპტიმიზაციაში .
