हम पांडा डेटा फ़्रेम का उपयोग करके निकाली गई ऑब्जेक्ट जानकारी को सारणीबद्ध प्रारूप में कैसे व्यवस्थित कर सकते हैं?
Google विज़न एपीआई के साथ एडवांस्ड इमेजेज अंडरस्टैंडिंग और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के संदर्भ में पांडा डेटा फ्रेम का उपयोग करके निकाली गई ऑब्जेक्ट जानकारी को सारणीबद्ध प्रारूप में व्यवस्थित करने के लिए, हम चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं। चरण 1: आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करना सबसे पहले, हमें अपने कार्य के लिए आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। इस मामले में,
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, उन्नत चित्र समझ, वस्तुओं का पता लगाना, परीक्षा समीक्षा
हम क्रिप्टोक्यूरेंसी डेटा वाली कई CSV फ़ाइलों को एक ही डेटाफ़्रेम में कैसे मर्ज कर सकते हैं?
क्रिप्टोक्यूरेंसी डेटा वाली कई CSV फ़ाइलों को एक डेटाफ़्रेम में मर्ज करने के लिए, हम पायथन में पांडा लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं। पांडा शक्तिशाली डेटा हेरफेर और विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है, जो इसे इस कार्य के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है। सबसे पहले, हमें आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। हम डेटा और ओएस को संभालने के लिए पांडा आयात करेंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPTFK दीप लर्निंग विथ पायथन, टेंसोरफ्लो और केरस, आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क, क्रिप्टोक्यूरेंसी-आरएनएन का परिचय, परीक्षा समीक्षा
डेटा फ़्रेम से फ़ाइल में डेटा लिखने में क्या चरण शामिल हैं?
डेटा फ़्रेम से फ़ाइल में डेटा लिखने के लिए, कई चरण शामिल होते हैं। गहन शिक्षण, पायथन और टेन्सरफ्लो के साथ चैटबॉट बनाने और डेटा को प्रशिक्षित करने के लिए डेटाबेस का उपयोग करने के संदर्भ में, निम्नलिखित चरणों का पालन किया जा सकता है: 1. आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें: आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करके शुरू करें
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, डीप लर्निंग, पायथन और टेंसोरफ्लो के साथ एक चैटबोट बनाना, प्रशिक्षण डेटा के लिए डेटाबेस, परीक्षा समीक्षा
हम डेटा फ़्रेम में "last_unix" वेरिएबल के मान को अंतिम "UNIX" के मान में कैसे अपडेट कर सकते हैं?
डेटा फ़्रेम में "last_unix" वेरिएबल के मान को अंतिम "UNIX" के मान में अपडेट करने के लिए, हम पायथन और पांडास लाइब्रेरी का उपयोग करके चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं। सबसे पहले, हमें आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। हम पंडों की लाइब्रेरी को पीडी के रूप में आयात करेंगे: पायथन आयात पांडा को पीडी के रूप में आयात करेंगे। अगला, हमें चाहिए
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, डीप लर्निंग, पायथन और टेंसोरफ्लो के साथ एक चैटबोट बनाना, प्रशिक्षण डेटा के लिए डेटाबेस, परीक्षा समीक्षा
हम प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए आवश्यक पुस्तकालयों को कैसे आयात कर सकते हैं?
Python और TensorFlow का उपयोग करके गहन शिक्षण वाला चैटबॉट बनाने के लिए, प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए आवश्यक लाइब्रेरी आयात करना आवश्यक है। ये लाइब्रेरी चैटबॉट मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त प्रारूप में डेटा को प्रीप्रोसेस, हेरफेर और व्यवस्थित करने के लिए आवश्यक उपकरण और फ़ंक्शन प्रदान करती हैं। गहन शिक्षण के लिए मूलभूत पुस्तकालयों में से एक
इस ट्यूटोरियल में कौन सी लाइब्रेरी का उपयोग किया जाएगा?
कागल प्रतियोगिता में फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए 3डी कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) पर इस ट्यूटोरियल में, हम कई पुस्तकालयों का उपयोग करेंगे। ये लाइब्रेरी गहन शिक्षण मॉडल लागू करने और मेडिकल इमेजिंग डेटा के साथ काम करने के लिए आवश्यक हैं। निम्नलिखित पुस्तकालयों का उपयोग किया जाएगा: 1. TensorFlow: TensorFlow एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित किया गया है
पायथन का उपयोग करके स्क्रैच से एसवीएम बनाने के लिए आवश्यक लाइब्रेरी क्या हैं?
पायथन का उपयोग करके स्क्रैच से एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) बनाने के लिए, कई आवश्यक लाइब्रेरी हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है। ये लाइब्रेरी एसवीएम एल्गोरिदम को लागू करने और विभिन्न मशीन लर्निंग कार्यों को करने के लिए आवश्यक कार्यक्षमताएं प्रदान करती हैं। इस व्यापक उत्तर में, हम उन प्रमुख पुस्तकालयों पर चर्चा करेंगे जिनका उपयोग एसवीएम बनाने के लिए किया जा सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, समर्थन वेक्टर यंत्र, खरोंच से एक एसवीएम बनाना, परीक्षा समीक्षा
पायथन में K निकटतम पड़ोसियों एल्गोरिथ्म को लागू करने के लिए कौन से आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है?
मशीन सीखने के कार्यों के लिए पायथन में K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम को लागू करने के लिए, कई पुस्तकालयों को आयात करने की आवश्यकता है। ये पुस्तकालय आवश्यक गणना और संचालन को कुशलतापूर्वक करने के लिए आवश्यक उपकरण और फ़ंक्शन प्रदान करते हैं। KNN एल्गोरिथ्म को लागू करने के लिए आमतौर पर उपयोग की जाने वाली मुख्य लाइब्रेरी NumPy, Pandas और Scikit-learn हैं।
सर्वोत्तम फिट ढलान की गणना के लिए आपको पायथन में कौन से मॉड्यूल आयात करने की आवश्यकता है?
पायथन में सर्वोत्तम फिट ढलान की गणना करने के लिए, आपको कई मॉड्यूल आयात करने की आवश्यकता होगी जो रैखिक प्रतिगमन करने और सर्वोत्तम फिट लाइन के ढलान को निर्धारित करने के लिए आवश्यक कार्यक्षमता प्रदान करते हैं। इन मॉड्यूल में नम्पी, पांडा और स्किकिट-लर्न शामिल हैं। 1. नम्पी: नम्पी पायथन में वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक मौलिक पैकेज है। यह सहायता प्रदान करता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, सबसे अच्छा फिट ढलान प्रोग्रामिंग, परीक्षा समीक्षा
पायथन में प्रतिगमन विश्लेषण करने के लिए कौन सी आवश्यक लाइब्रेरी स्थापित करने की आवश्यकता है?
पायथन में प्रतिगमन विश्लेषण करने के लिए, कई आवश्यक पुस्तकालय हैं जिन्हें स्थापित करने की आवश्यकता है। ये पुस्तकालय प्रतिगमन विश्लेषण कार्यों के लिए आवश्यक आवश्यक उपकरण और कार्य प्रदान करते हैं। इस उत्तर में, हम प्रतिगमन विश्लेषण के लिए पायथन में उपयोग की जाने वाली प्रमुख पुस्तकालयों का पता लगाएंगे और उनकी कार्यक्षमता और अनुप्रयोगों पर चर्चा करेंगे। 1. NumPy: NumPy एक है
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