หากต้องการค้นหาชุดข้อมูล Iris ที่ใช้ในตัวอย่าง เราสามารถเข้าถึงได้ผ่าน UCI Machine Learning Repository ชุดข้อมูล Iris เป็นชุดข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในด้านการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานจำแนกประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททางการศึกษา เนื่องจากความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพในการสาธิตอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ
UCI Machine Learning Repository เป็นทรัพยากรที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในชุมชนการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งโฮสต์ชุดข้อมูลต่างๆ เพื่อการวิจัยและการศึกษา ชุดข้อมูล Iris เป็นหนึ่งในชุดข้อมูลที่มีอยู่ในพื้นที่เก็บข้อมูล UCI และสามารถเข้าถึงได้ง่ายเพื่อใช้ในโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ
หากต้องการดึงชุดข้อมูล Iris จาก UCI Machine Learning Repository คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
1. เยี่ยมชมเว็บไซต์ UCI Machine Learning Repository ที่ https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
2. ไปที่ส่วน "ชุดข้อมูล" บนเว็บไซต์
3. ค้นหาชุดข้อมูล Iris โดยการเรียกดูชุดข้อมูลที่มีอยู่หรือใช้ฟังก์ชันการค้นหาบนเว็บไซต์
4. ดาวน์โหลดในรูปแบบที่เข้ากันได้กับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้แล้ว โดยทั่วไปชุดข้อมูลจะมีอยู่ในรูปแบบ CSV (ค่าที่คั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค) ซึ่งสามารถนำเข้าไปยังเครื่องมือต่างๆ เช่น ไลบรารีแพนด้าของ Python ได้อย่างง่ายดาย เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล
อีกทางหนึ่งคือสามารถเข้าถึงชุดข้อมูล Iris ได้โดยตรงผ่านไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม เช่น scikit-learn ใน Python Scikit-learn มีฟังก์ชันในตัวเพื่อโหลดชุดข้อมูล Iris ทำให้สะดวกสำหรับผู้ใช้ในการเข้าถึงชุดข้อมูลโดยไม่ต้องดาวน์โหลดแยกต่างหาก
ด้านล่างนี้คือตัวอย่างโค้ดใน Python โดยใช้ scikit-learn เพื่อโหลดชุดข้อมูล Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
ด้วยการเรียกใช้ข้อมูลโค้ดด้านบน เราสามารถโหลดชุดข้อมูล Iris ลงสู่สภาพแวดล้อม Python ได้โดยตรงโดยใช้ scikit-learn และเริ่มทำงานกับชุดข้อมูลสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning