레이블 인코딩이란 무엇이며 숫자가 아닌 데이터를 숫자 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?
월요일 07 8월 2023
by EITCA 아카데미
레이블 인코딩은 기계 학습에서 비숫자 데이터를 숫자 형식으로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 제한된 수의 개별 값을 갖는 변수인 범주형 변수를 처리할 때 특히 유용합니다. 레이블 인코딩은 각 범주에 고유한 숫자 레이블을 할당하여 기계 학습 알고리즘이 처리 및 분석할 수 있도록 합니다.
TFX에서 ML 파이프라인의 여러 단계는 무엇인가요?
일요일, 06 8 월 2023
by EITCA 아카데미
TensorFlow Extended(TFX)는 생산 환경에서 기계 학습(ML) 모델의 개발 및 배포를 용이하게 하도록 설계된 강력한 오픈 소스 플랫폼입니다. 종단 간 ML 파이프라인을 구성할 수 있는 포괄적인 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다. 이러한 파이프라인은 각각 특정 목적을 수행하고 기여하는 몇 가지 고유한 단계로 구성됩니다.
모델을 교육하기 전에 Fashion-MNIST 데이터 세트를 전처리하는 데 관련된 단계는 무엇입니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
모델을 교육하기 전에 Fashion-MNIST 데이터 세트를 전처리하는 데는 데이터가 기계 학습 작업에 맞게 적절하게 형식화되고 최적화되도록 보장하는 몇 가지 중요한 단계가 포함됩니다. 이러한 단계에는 데이터 로드, 데이터 탐색, 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 분할이 포함됩니다. 각 단계는 데이터 세트의 품질과 효율성 향상에 기여하여 정확한 모델 학습이 가능합니다.
Pandas 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 교육하기 위해 데이터를 준비하는 데 관련된 단계는 무엇입니까?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
기계 학습 분야에서 데이터 준비는 모델 교육의 성공에 중요한 역할을 합니다. Pandas 라이브러리를 사용할 때 기계 학습 모델 교육을 위한 데이터 준비와 관련된 몇 가지 단계가 있습니다. 이러한 단계에는 데이터 로드, 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 분할이 포함됩니다. 첫 번째 단계