क्रिप्टोक्यूरेंसी मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी के लिए आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के संदर्भ में हम डेटा को संतुलित करने से पहले उसे पूर्व-संसाधित कैसे करते हैं?
क्रिप्टोक्यूरेंसी मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी के लिए आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) के निर्माण में प्री-प्रोसेसिंग डेटा एक महत्वपूर्ण कदम है। इसमें कच्चे इनपुट डेटा को एक उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है जिसे आरएनएन मॉडल द्वारा प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है। आरएनएन अनुक्रम डेटा को संतुलित करने के संदर्भ में, कई महत्वपूर्ण प्री-प्रोसेसिंग तकनीकें हो सकती हैं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPTFK दीप लर्निंग विथ पायथन, टेंसोरफ्लो और केरस, आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क, RNN अनुक्रम डेटा को संतुलित करना, परीक्षा समीक्षा
K निकटतम पड़ोसियों के क्लासिफायरियर की सटीकता में कैसे सुधार किया जा सकता है?
K निकटतम पड़ोसियों (KNN) क्लासिफायरियर की सटीकता में सुधार करने के लिए, कई तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। केएनएन मशीन लर्निंग में एक लोकप्रिय वर्गीकरण एल्गोरिदम है जो अपने निकटतम पड़ोसियों के बहुमत वर्ग के आधार पर डेटा बिंदु की कक्षा निर्धारित करता है। KNN क्लासिफायरियर की सटीकता बढ़ाने में विभिन्न पहलुओं का अनुकूलन शामिल है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, K निकटतम पड़ोसी अनुप्रयोग, परीक्षा समीक्षा
मशीन लर्निंग में फीचर चयन और इंजीनियरिंग का उद्देश्य क्या है?
मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया में फीचर चयन और इंजीनियरिंग महत्वपूर्ण कदम हैं, खासकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में। इन चरणों में दिए गए डेटासेट से सबसे अधिक प्रासंगिक सुविधाओं की पहचान करना और चयन करना शामिल है, साथ ही नई सुविधाएं बनाना भी शामिल है जो मॉडल की पूर्वानुमानित शक्ति को बढ़ा सकते हैं। फीचर का उद्देश्य
प्रतिगमन विश्लेषण के साथ काम करते समय सुविधाओं की प्रासंगिकता और सार्थकता पर विचार करना क्यों महत्वपूर्ण है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में प्रतिगमन विश्लेषण के साथ काम करते समय, उपयोग की जाने वाली सुविधाओं की प्रासंगिकता और सार्थकता पर विचार करना महत्वपूर्ण है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि सुविधाओं की गुणवत्ता सीधे प्रतिगमन मॉडल की सटीकता और व्याख्या को प्रभावित करती है। इस उत्तर में, हम इसके कारणों का पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रतीपगमन, प्रतिगमन का परिचय, परीक्षा समीक्षा
एमएल एप्लिकेशन विकसित करते समय एमएल-विशिष्ट विचार क्या हैं?
मशीन लर्निंग (एमएल) एप्लिकेशन विकसित करते समय, कई एमएल-विशिष्ट विचार हैं जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए। एमएल मॉडल की प्रभावशीलता, दक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए ये विचार महत्वपूर्ण हैं। इस उत्तर में, हम कुछ प्रमुख एमएल-विशिष्ट विचारों पर चर्चा करेंगे जिन्हें डेवलपर्स को ध्यान में रखना चाहिए
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के अलावा, ऐसे कौन से कार्य हैं जिनके लिए स्किकिट-लर्न उपकरण प्रदान करता है?
स्किकिट-लर्न, पायथन में एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से परे उपकरणों और कार्यात्मकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है। स्किकिट-लर्न द्वारा प्रदान किए गए ये अतिरिक्त कार्य लाइब्रेरी की समग्र क्षमताओं को बढ़ाते हैं और इसे डेटा विश्लेषण और हेरफेर के लिए एक व्यापक उपकरण बनाते हैं। इस उत्तर में, हम कुछ कार्यों का पता लगाएंगे
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, Scikit सीखने, परीक्षा समीक्षा