Жишээнд ашигласан Iris мэдээллийн багцыг олохын тулд UCI Machine Learning Repository-ээр дамжуулан хандах боломжтой. Iris өгөгдлийн багц нь машин сургалтын төрөл бүрийн алгоритмуудыг үзүүлэх энгийн бөгөөд үр дүнтэй байдгаараа ангиллын даалгавар, ялангуяа боловсролын нөхцөлд машин сургалтын салбарт түгээмэл хэрэглэгддэг өгөгдлийн багц юм.
UCI Machine Learning Repository нь судалгаа, боловсролын зорилгоор янз бүрийн мэдээллийн багцыг агуулсан машин сургалтын нийгэмлэгт өргөн хэрэглэгддэг нөөц юм. Iris өгөгдлийн багц нь UCI репозитор дээр байгаа өгөгдлийн багцуудын нэг бөгөөд таны машин сургалтын төслүүдэд ашиглахад хялбархан хандах боломжтой.
UCI Machine Learning Repository-аас Iris өгөгдлийн багцыг авахын тулд дараах алхмуудыг дагана уу.
1. UCI Machine Learning Repository вэбсайт руу https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php зочилно уу.
2. Вэбсайт дээрх "Өгөгдлийн багц" хэсэгт очно уу.
3. Боломжтой өгөгдлийн багцыг үзэх эсвэл вэб сайт дээрх хайлтын функцийг ашиглан Iris датасетийг хайж олоорой.
4. Ашигласан машин сургалтын орчинд тохирох форматаар татаж авна уу. Өгөгдлийн багц нь ихэвчлэн CSV (таслалаар тусгаарлагдсан утгууд) форматтай байдаг бөгөөд үүнийг Python-ийн панда номын сан зэрэг өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх хэрэгсэлд хялбархан оруулж болно.
Мөн Python дээрх scikit-learn гэх мэт алдартай машин сургалтын сангуудаар дамжуулан Iris мэдээллийн багцад шууд хандах боломжтой. Scikit-learn нь Iris өгөгдлийн багцыг ачаалах үндсэн функцээр хангадаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд тусад нь татаж авахгүйгээр өгөгдлийн багцад хандахад хялбар болгодог.
Iris датасетийг ачаалахын тулд scikit-learn ашиглан Python хэл дээрх жишээ кодын хэсгийг доор харуулав.
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)
Дээрх кодын хэсэгчилсэн хэсгийг ажиллуулснаар scikit-learn ашиглан Iris датасетийг Python орчинд шууд ачаалж, машин сургалтын даалгаврын зарим гарт зориулсан өгөгдлийн багцтай ажиллаж эхлэх боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу