จะสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างไร
กระบวนการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็นนั้นเกี่ยวข้องกับขั้นตอนและการพิจารณาหลายขั้นตอน เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมเพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลที่มองไม่เห็น และวิธีการนำไปใช้ในงานแมชชีนเลิร์นนิง เรามาอธิบายแนวทางอัลกอริทึมในการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ตาม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ
ขั้นตอนที่จำเป็นในการเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกแบบจำลอง RNN เพื่อทำนายราคาในอนาคตของ Litecoin มีอะไรบ้าง
ในการเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (RNN) เพื่อทำนายราคาในอนาคตของ Litecoin จำเป็นต้องดำเนินการหลายขั้นตอนที่จำเป็น ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า วิศวกรรมคุณลักษณะ และการแยกข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมและการทดสอบ ในคำตอบนี้ เราจะอธิบายแต่ละขั้นตอนอย่างละเอียดเพื่อ
ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงแตกต่างจากชุดข้อมูลที่ใช้ในบทช่วยสอนอย่างไร
ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอาจแตกต่างอย่างมากจากชุดข้อมูลที่ใช้ในบทช่วยสอน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow และ 3D Convolutional Neural Network (CNN) สำหรับการตรวจจับมะเร็งปอดในการแข่งขัน Kaggle แม้ว่าบทช่วยสอนมักจะให้ชุดข้อมูลที่เรียบง่ายและดูแลจัดการเพื่อวัตถุประสงค์ในการสอน แต่โดยทั่วไปแล้วข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงจะซับซ้อนกว่าและ
จะจัดการข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขได้อย่างไรในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
การจัดการข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นงานที่สำคัญอย่างยิ่งในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ แม้ว่าอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลตัวเลข แต่ก็มีเทคนิคหลายอย่างที่สามารถประมวลผลล่วงหน้าและแปลงข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ในคำตอบนี้เราจะสำรวจ
จุดประสงค์ของการเลือกฟีเจอร์และวิศวกรรมในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
การเลือกคุณสมบัติและวิศวกรรมเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านปัญญาประดิษฐ์ ขั้นตอนเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการระบุและเลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากชุดข้อมูลที่กำหนด ตลอดจนการสร้างคุณลักษณะใหม่ที่สามารถเพิ่มพลังการทำนายของแบบจำลอง วัตถุประสงค์ของคุณสมบัติ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, แอปพลิเคชัน K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการปรับลักษณนามในการฝึกและทดสอบการถดถอยคืออะไร
การติดตั้งตัวแยกประเภทในการฝึกอบรมและการทดสอบการถดถอยเป็นจุดประสงค์ที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง วัตถุประสงค์หลักของการถดถอยคือการทำนายค่าตัวเลขต่อเนื่องตามคุณสมบัติอินพุต อย่างไรก็ตาม มีบางสถานการณ์ที่เราจำเป็นต้องจัดประเภทข้อมูลเป็นหมวดหมู่แยกกัน แทนที่จะทำนายค่าที่ต่อเนื่องกัน
คอมโพเนนต์ Transform รับรองความสอดคล้องระหว่างสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมและการให้บริการได้อย่างไร
ส่วนประกอบ Transform มีบทบาทสำคัญในการรับรองความสอดคล้องระหว่างการฝึกอบรมและสภาพแวดล้อมการให้บริการในด้านปัญญาประดิษฐ์ เป็นส่วนสำคัญของเฟรมเวิร์ก TensorFlow Extended (TFX) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับขนาดได้และพร้อมสำหรับการผลิต ส่วนประกอบ Transform มีหน้าที่รับผิดชอบในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและวิศวกรรมคุณลักษณะ ซึ่งได้แก่
ช่องทางใดบ้างที่เป็นไปได้ในการสำรวจเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow
การปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow อาจเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ อย่างรอบคอบ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจช่องทางที่เป็นไปได้เพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow โดยมุ่งเน้นไปที่ API ระดับสูงและเทคนิคสำหรับการสร้างและปรับปรุงโมเดล 1. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: หนึ่งในขั้นตอนพื้นฐาน
เหตุใดการประมวลผลล่วงหน้าและการแปลงข้อมูลจึงสำคัญก่อนที่จะป้อนลงในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
การประมวลผลล่วงหน้าและการแปลงข้อมูลก่อนที่จะป้อนลงในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงนั้นมีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ กระบวนการเหล่านี้ช่วยปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล ปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง และทำให้การคาดการณ์แม่นยำและเชื่อถือได้ ในคำอธิบายนี้ เราจะเจาะลึกถึงความสำคัญของการประมวลผลล่วงหน้าและการแปลงข้อมูลใน
อะไรจะครอบคลุมในวิดีโอถัดไปของซีรีส์นี้
วิดีโอถัดไปในซีรีส์ "ปัญญาประดิษฐ์ – ความรู้พื้นฐาน TensorFlow – TensorFlow ใน Google Colaboratory – การเริ่มต้นใช้งาน TensorFlow ใน Google Colaboratory" จะครอบคลุมหัวข้อการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและวิศวกรรมฟีเจอร์ใน TensorFlow วิดีโอนี้จะเจาะลึกขั้นตอนสำคัญที่จำเป็นในการเตรียมและแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม
- 1
- 2