हम 'अचार' मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन में एक प्रशिक्षित क्लासिफायरियर का चयन कैसे कर सकते हैं?
'अचार' मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन में एक प्रशिक्षित क्लासिफायरियर को चुनने के लिए, हम कुछ सरल चरणों का पालन कर सकते हैं। पिकलिंग हमें किसी ऑब्जेक्ट को क्रमबद्ध करने और उसे एक फ़ाइल में सहेजने की अनुमति देता है, जिसे बाद में लोड और उपयोग किया जा सकता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब हम किसी प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को सहेजना चाहते हैं, जैसे
पायथन के साथ मशीन लर्निंग के संदर्भ में अचार क्या है और यह उपयोगी क्यों है?
पिकलिंग, पायथन के साथ मशीन लर्निंग के संदर्भ में, एक बाइट स्ट्रीम से पायथन ऑब्जेक्ट्स को क्रमबद्ध और डीसेरिएलाइज़ करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह हमें किसी ऑब्जेक्ट की स्थिति को फ़ाइल में संग्रहीत करने या नेटवर्क पर स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, और फिर बाद में ऑब्जेक्ट की स्थिति को पुनर्स्थापित करता है। नमकीन बनाना
मशीन लर्निंग में 'अचार' की अवधारणा क्या है और यह भविष्यवाणी प्रक्रिया में कैसे मदद करती है?
मशीन लर्निंग में "अचार" की अवधारणा एक पायथन ऑब्जेक्ट संरचना को बाइट स्ट्रीम में क्रमबद्ध करने की प्रक्रिया को संदर्भित करती है। यह ऑब्जेक्ट को डिस्क पर सहेजने या नेटवर्क पर स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, और बाद में मूल ऑब्जेक्ट को फिर से बनाने के लिए डीसेरिएलाइज़ किया जाता है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, आमतौर पर अचार बनाने का उपयोग किया जाता है