Google Colaboratory-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг ачаалахын тулд та доор дурдсан алхмуудыг дагана уу. TensorFlow Datasets нь TensorFlow-тэй ашиглахад бэлэн өгөгдлийн багц юм. Энэ нь маш олон төрлийн өгөгдлийн багцаар хангадаг бөгөөд энэ нь машин сурахад тохиромжтой. Colab гэгддэг Google Colaboratory нь Google-ээс олгодог үнэ төлбөргүй үүлэн үйлчилгээ бөгөөд хэрэглэгчдэд GPU-д хандах боломжтой хөтөч дээр Python код бичиж, ажиллуулах боломжийг олгодог.
Эхлээд та Colab орчинд TensorFlow Datasets суулгах хэрэгтэй. Та Colab дэвтэрийнхээ кодын нүдэнд дараах тушаалыг ажиллуулснаар үүнийг хийж болно:
python !pip install -q tensorflow-datasets
Энэ тушаал нь таны Colab орчинд TensorFlow Datasets номын санг суулгаж, танд санал болгож буй өгөгдлийн багцад хандах боломжийг олгоно.
Дараа нь та дараах Python кодын хэсгийг ашиглан TensorFlow өгөгдлийн багцаас өгөгдлийн багцыг ачаалж болно.
python import tensorflow_datasets as tfds # Load the dataset dataset = tfds.load('dataset_name', split='train', as_supervised=True) # Iterate through the dataset for example in dataset: # Process the example pass
Дээрх кодын ''өгөгдлийн_нэр''-г ачаалахыг хүсэж буй өгөгдлийн багцынхаа нэрээр солино уу. Та TensorFlow Datasets вэбсайтыг үзэх эсвэл Colab дэвтэртээ `tfds.list_builders()` функцийг ашиглан боломжтой өгөгдлийн багцын жагсаалтыг олох боломжтой.
`Split` параметр нь өгөгдлийн багцын аль хуваагдлыг ачаалахыг (жишээ нь: `'train'', ''test'', ''баталгаажуулалт'') заадаг. `as_supervised=True` тохиргоо нь өгөгдлийн багцыг `(оролт, шошго)` форматаар ачаалдаг бөгөөд энэ нь машин сургалтын даалгаварт түгээмэл хэрэглэгддэг.
Өгөгдлийн багцыг ачаалсны дараа та цаашдын боловсруулалтад зориулж бие даасан жишээнүүдэд хандахын тулд үүнийг давтаж болно. Өгөгдлийн багцаас хамааран та өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, хувиргалт хийх, эсвэл сургалт, туршилтын багц болгон хуваах шаардлагатай байж болно.
Зарим өгөгдлийн багц нь урьдчилсан боловсруулалтын нэмэлт алхмууд эсвэл тусгай тохиргоог шаарддаг гэдгийг анхаарах нь чухал юм. Мэдээллийн багц бүрийн талаарх дэлгэрэнгүй мэдээлэл болон тэдэнтэй хэрхэн үр дүнтэй ажиллах талаар TensorFlow Datasets баримт бичгүүдээс үзнэ үү.
Эдгээр алхмуудыг хийснээр та Google Colaboratory-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг хялбархан ачаалж, бэлэн байгаа мэдээллийн багцын баялаг цуглуулгыг ашиглан машин сургалтын төслүүд дээрээ 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