एक CSV फ़ाइल बनाने की प्रक्रिया क्या है जो हमारे डेटासेट में प्रत्येक छवि के लिए पथ और लेबल सूचीबद्ध करती है?
एक CSV फ़ाइल बनाना जो डेटासेट में प्रत्येक छवि के लिए पथ और लेबल को सूचीबद्ध करता है, मशीन सीखने के कार्यों के लिए डेटा तैयार करने में एक आवश्यक कदम है, विशेष रूप से कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में। इस प्रक्रिया में छवियों को व्यवस्थित करना, उनके पथ और लेबल निकालना और डेटा को CSV फ़ाइल में स्वरूपित करना शामिल है। शुरू करने के लिए,
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डेटा वैज्ञानिक कागल पर अपने डेटासेट को प्रभावी ढंग से कैसे दस्तावेज़ित कर सकते हैं, और डेटासेट दस्तावेज़ीकरण के कुछ प्रमुख तत्व क्या हैं?
डेटा वैज्ञानिक डेटासेट दस्तावेज़ीकरण के लिए प्रमुख तत्वों के एक सेट का पालन करके कागल पर अपने डेटासेट को प्रभावी ढंग से दस्तावेज़ित कर सकते हैं। उचित दस्तावेज़ीकरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अन्य डेटा वैज्ञानिकों को डेटासेट, इसकी संरचना और इसके संभावित उपयोग को समझने में मदद करता है। यह उत्तर कागल पर डेटासेट दस्तावेज़ीकरण के प्रमुख तत्वों का विस्तृत विवरण प्रदान करेगा। 1.
मशीन सीखने की प्रक्रिया में डेटा तैयार करने से समय और मेहनत कैसे बच सकती है?
डेटा तैयारी मशीन सीखने की प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, क्योंकि यह यह सुनिश्चित करके समय और प्रयास को महत्वपूर्ण रूप से बचा सकती है कि प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा उच्च गुणवत्ता वाला, प्रासंगिक और उचित रूप से प्रारूपित है। इस उत्तर में, हम डेटा पर इसके प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करते हुए यह पता लगाएंगे कि डेटा तैयारी इन लाभों को कैसे प्राप्त कर सकती है
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मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में शामिल सात चरण क्या हैं?
मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में सात आवश्यक चरण होते हैं जो मशीन लर्निंग मॉडल के विकास और तैनाती का मार्गदर्शन करते हैं। मॉडलों की सटीकता, दक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए ये चरण महत्वपूर्ण हैं। इस उत्तर में, हम मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की व्यापक समझ प्रदान करते हुए, इनमें से प्रत्येक चरण का विस्तार से पता लगाएंगे। कदम
मशीन लर्निंग में डेटा तैयार करना एक महत्वपूर्ण कदम क्यों है?
मशीन सीखने की प्रक्रिया में डेटा तैयार करना एक आवश्यक और बुनियादी कदम है। इसमें कच्चे डेटा को एक ऐसे प्रारूप में बदलना शामिल है जो विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए उपयुक्त है। यह कदम महत्वपूर्ण है क्योंकि डेटा की गुणवत्ता और संरचना सीधे मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और प्रभावशीलता पर प्रभाव डालती है
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