Мазмуну:
- Machine Learning'те берилиштерди алдын ала иштетүүдө жети маанилүү кадам бар:
- Маалыматтарды алдын ала иштетүүдө кандай кадамдар бар?
- Машинаны үйрөнүүдө колдонулган маалыматтарды алдын ала иштетүү деген эмне?
- Эмне үчүн биз машинаны үйрөнүүдө берилиштерди алдын ала иштетишибиз керек?
- Сүрөттү машина менен үйрөнүү үчүн кантип алдын ала иштетесиз?
Video: Машинаны үйрөнүү үчүн берилиштерди кантип алдын ала иштетүү керек?
2024 Автор: Fiona Howard | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-10 06:40
Machine Learning'те берилиштерди алдын ала иштетүүдө жети маанилүү кадам бар:
- Дайындар топтомун алуу. …
- Бардык маанилүү китепканаларды импорттоо. …
- Дайындар топтомун импорттоо. …
- Жетишкен маанилерди аныктоо жана иштетүү. …
- Категориялык маалыматтарды коддоо. …
- Дайындар топтомун бөлүү. …
- Функцияны масштабдоо.
Маалыматтарды алдын ала иштетүүдө кандай кадамдар бар?
Жогорку сапаттагы дайындарды камсыз кылуу үчүн аны алдын ала иштетүү абдан маанилүү. Процессти жеңилдетүү үчүн берилиштерди алдын ала иштетүү төрт этапка бөлүнөт: маалыматтарды тазалоо, маалыматтарды интеграциялоо, маалыматтарды азайтуу жана маалыматтарды трансформациялоо.
Машинаны үйрөнүүдө колдонулган маалыматтарды алдын ала иштетүү деген эмне?
Машиналарды үйрөнүү процессинде берилиштерди алдын ала иштетүү бул маалыматтарды трансформациялоо же коддоо, аны машина азыр оңой талдай турган абалга келтирүү үчүнБашкача айтканда, берилиштердин өзгөчөлүктөрүн эми алгоритм менен оңой чечмелесе болот.
Эмне үчүн биз машинаны үйрөнүүдө берилиштерди алдын ала иштетишибиз керек?
Маалыматтарды алдын ала иштетүү Machine Learningдин ажырагыс кадамы болуп саналат берилиштердин сапаты жана андан алынуучу пайдалуу маалымат биздин моделибиздин үйрөнүү жөндөмүнө түздөн-түз таасирин тийгизет; ошондуктан, маалыматыбызды моделибизге киргизүүдөн мурун алдын ала иштеп чыгуу абдан маанилүү.
Сүрөттү машина менен үйрөнүү үчүн кантип алдын ала иштетесиз?
Алгоритм:
- Сүрөт файлдарын окуу (маалымат папкасында сакталган).
- JPEG мазмунун каналдар менен пикселдердин RGB торчосуна чечмелеңиз.
- Нейрондук тармактарга киргизүү үчүн аларды калкыма чекит тензорлоруна айландырыңыз.
- Пикселдик маанилерди (0 жана 255 ортосунда) [0, 1] интервалына өзгөртүңүз (себеби бул диапазондогу нейрондук тармактарды үйрөтүү натыйжалуу болот).
Сунушталууда:
Эмне үчүн дайындарды алдын ала иштетүү керек?
Бул чийки берилиштерди түшүнүктүү форматка айландырган маалыматтарды казып алуу ыкмасы Чийки берилиштер (чыныгы дүйнө маалыматтары) ар дайым толук эмес жана ал маалыматтарды модель аркылуу жөнөтүүгө болбойт. Бул белгилүү бир каталарды алып келет.
Үйрөнүү менен үйрөнүү бирдейби?
"Үйрөндүм" жана "үйрөндүм" экөө тең 'үйренүү' этишинин өткөн чак жана өткөн чак формалары катары колдонулат. … "Үйрөндүм" АКШ менен Канадада орфографиянын артыкчылыктуу жолу, ал эми британиялык англис тилинде "
Дайындарды алдын ала иштетүү керекпи?
Бул чийки маалыматтарды түшүнүктүү форматка айландырган маалыматтарды иштетүү ыкмасы. Чийки маалыматтар (чыныгы дүйнө маалыматтары) ар дайым толук эмес жана бул маалыматтарды модел аркылуу жөнөтүү мүмкүн эмес. Бул белгилүү бир каталарды алып келет.
Машинаны үйрөнүүдө алдын ала иштетүү деген эмне?
Machine Learning'те берилиштерди алдын ала иштетүү машиналарды үйрөнүү моделдерин имаратка жана окутууга ылайыктуу кылуу үчүн чийки маалыматтарды даярдоо (тазалоо жана уюштуруу) техникасын билдирет . Машинаны үйрөнүүдө алдын ала иштетүү эмнени билдирет?
Машинаны үйрөнүү үчүн кандай математика керек?
Машинаны үйрөнүү төрт критикалык түшүнүк менен иштейт жана Статистика, сызыктуу алгебра, ыктымалдуулук жана эсептөө. Статистикалык түшүнүктөр ар бир моделдин негизги бөлүгү болгону менен, эсептөөлөр моделди үйрөнүүгө жана оптималдаштырууга жардам берет .
