Мэдээллийн багцыг зөв бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургахад яагаад чухал вэ?
Мэдээллийн багцыг зөв бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургахад нэн чухал юм. Сайн бэлтгэгдсэн өгөгдлийн багц нь загваруудыг үр дүнтэй сурч, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Энэ үйл явц нь өгөгдөл цуглуулах, өгөгдөл цэвэрлэх, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх зэрэг хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг агуулдаг. Нэгдүгээрт, мэдээлэл цуглуулах нь үндэс суурийг бүрдүүлдэг тул маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow `concat` функц нь 2D массивыг тензор болгон хувиргахад ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
TensorFlow `concat` функц нь TensorFlow.js ашиглан машин сурах өгөгдлийн багц бэлтгэх хүрээнд 2D массивыг тензор болгон хувиргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ функц нь заасан тэнхлэгийн дагуу тензоруудыг нэгтгэх боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр 2D массивыг илүү өндөр хэмжээст тензор болгон хувиргах боломжийг олгодог. TensorFlow-д тензор нь олон хэмжээст массив юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм
Туршилтыг хуваах параметр нь өгөгдлийн багц бэлтгэх процесст тест хийхэд ашигласан өгөгдлийн эзлэх хувийг хэрхэн тодорхойлдог вэ?
Туршилтын хуваах параметр нь өгөгдлийн багц бэлтгэх явцад тест хийхэд ашигласан өгөгдлийн эзлэх хувийг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Машины сургалтын хүрээнд загварын гүйцэтгэлийг үл үзэгдэх өгөгдөл дээр үнэлэх нь түүний ерөнхий чадварыг баталгаажуулах зайлшгүй шаардлагатай юм. Туршилтын хуваах параметрийг зааж өгснөөр бид хянах боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм
Мэдээллийн багц бэлтгэх үйл явцад ангилсан өгөгдлийг кодлох зорилго нь юу вэ?
Ангилал өгөгдлүүдийг кодлох нь Хиймэл оюун ухааны салбарт машин сургалтын даалгаврын өгөгдлийн багц бэлтгэх үйл явцын чухал алхам юм. Категорийн өгөгдөл нь тоон хэмжилтээс илүү чанарын шинж чанарыг илэрхийлдэг хувьсагчдыг хэлнэ. Эдгээр хувьсагч нь ихэвчлэн категори эсвэл түвшин гэж нэрлэгддэг хязгаарлагдмал тооны ялгаатай утгуудыг авч болно. Дарааллаар нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм
TensorFlow-ийг ашиглах үед өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь яагаад өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл явцад чухал алхам болдог вэ?
TensorFlow ашиглах үед өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл явцын чухал алхам юм. Энэ процесс нь түүхий өгөгдлийг машин сургалтын алгоритмд тохирсон формат болгон хувиргах явдал юм. Мэдээллийг бэлтгэж, хэлбэржүүлснээр бид тэдгээрийг тууштай, зохион байгуулалттай бүтэцтэй байлгах боломжтой бөгөөд энэ нь загварчлалыг үнэн зөв бэлтгэхэд чухал ач холбогдолтой юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм