มีขั้นตอนใดบ้างในการเตรียมข้อมูลของเราสำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยใช้ห้องสมุด Pandas
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การเตรียมข้อมูลมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของการฝึกอบรมโมเดล เมื่อใช้ไลบรารี Pandas มีหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ขั้นตอนเหล่านี้รวมถึงการโหลดข้อมูล การล้างข้อมูล การแปลงข้อมูล และการแยกข้อมูล ก้าวแรกเข้า
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
ขั้นตอนการสร้างไฟล์ CSV ที่แสดงเส้นทางและป้ายกำกับสำหรับแต่ละภาพในชุดข้อมูลของเราเป็นอย่างไร
การสร้างไฟล์ CSV ที่แสดงเส้นทางและป้ายกำกับสำหรับแต่ละภาพในชุดข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในการเตรียมข้อมูลสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการจัดระเบียบรูปภาพ แยกเส้นทางและป้ายกำกับ และจัดรูปแบบข้อมูลเป็นไฟล์ CSV เพื่อเริ่มต้น,
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
วิธีที่แนะนำสำหรับการจัดระเบียบและจัดการรูปภาพและข้อมูลที่มีป้ายกำกับใน Google Cloud Storage คืออะไร
การจัดระเบียบและจัดการรูปภาพและข้อมูลที่มีป้ายกำกับใน Google Cloud Storage เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการสร้างและฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยการจัดโครงสร้างและการจัดเก็บข้อมูลอย่างเหมาะสม คุณจะมั่นใจได้ถึงการเข้าถึงที่มีประสิทธิภาพ การทำงานร่วมกันที่ง่ายดาย และการใช้ทรัพยากรที่มีให้โดย Google Cloud Platform อย่างมีประสิทธิภาพ ในฟิลด์นี้ AutoML Vision
เราจะรวบรวมรูปภาพที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลของเราโดยใช้ AutoML Vision ได้อย่างไร
ในการรวบรวมภาพถ่ายที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลของคุณโดยใช้ AutoML Vision มีหลายวิธีที่คุณสามารถทำได้ AutoML Vision เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจาก Google Cloud ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ คุณสามารถปรับปรุงได้โดยการฝึกโมเดลเหล่านี้ด้วยภาพถ่ายที่มีป้ายกำกับ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
AutoML Vision คืออะไร และช่วยในการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองได้อย่างไร
AutoML Vision เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Machine Learning ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเองสำหรับงานการจดจำรูปภาพ ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาโมเดล AI ทำให้ผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องมีจำกัดสามารถเข้าถึงได้ ด้วย AutoML Vision ผู้ใช้สามารถฝึกอบรมได้อย่างง่ายดาย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ