ラベル エンコーディングとは何ですか?また、非数値データを数値形式に変換する方法は何ですか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
ラベル エンコーディングは、非数値データを数値形式に変換するために機械学習で使用される手法です。 これは、限られた数の個別の値を取る変数であるカテゴリ変数を扱う場合に特に便利です。 ラベル エンコーディングにより、各カテゴリに一意の数値ラベルが割り当てられ、機械学習アルゴリズムによる処理と分析が可能になります。
TFX の ML パイプラインのさまざまなフェーズは何ですか?
日曜日、06 8月2023
by EITCAアカデミー
TensorFlow Extended (TFX) は、運用環境での機械学習 (ML) モデルの開発と展開を容易にするように設計された強力なオープンソース プラットフォームです。 エンドツーエンドの ML パイプラインの構築を可能にする包括的なツールとライブラリのセットを提供します。 これらのパイプラインはいくつかの異なるフェーズで構成されており、それぞれが特定の目的を果たし、貢献します。
モデルをトレーニングする前に、Fashion-MNIST データセットを前処理するにはどのような手順が必要ですか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
モデルをトレーニングする前の Fashion-MNIST データセットの前処理には、データが適切にフォーマットされ、機械学習タスク用に最適化されていることを確認するためのいくつかの重要な手順が含まれます。 これらの手順には、データの読み込み、データの探索、データのクリーニング、データの変換、データの分割が含まれます。 各ステップはデータセットの品質と有効性の向上に貢献し、正確なモデルトレーニングを可能にします。
Pandas ライブラリを使用して機械学習モデルをトレーニングするためのデータを準備するにはどのような手順が必要ですか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
機械学習の分野では、データの準備がモデルのトレーニングを成功させる上で重要な役割を果たします。 Pandas ライブラリを使用する場合、機械学習モデルをトレーニングするためのデータを準備するためにいくつかの手順が必要になります。 これらの手順には、データのロード、データ クリーニング、データ変換、データ分割が含まれます。 の最初のステップ