¿Qué es la codificación de etiquetas y cómo convierte datos no numéricos en formato numérico?
La codificación de etiquetas es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para convertir datos no numéricos en forma numérica. Es particularmente útil cuando se trata de variables categóricas, que son variables que toman un número limitado de valores distintos. La codificación de etiquetas asigna una etiqueta numérica única a cada categoría, lo que permite que los algoritmos de aprendizaje automático procesen y analicen
¿Cuáles son las diferentes fases de la canalización de ML en TFX?
TensorFlow Extended (TFX) es una poderosa plataforma de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos de producción. Proporciona un conjunto integral de herramientas y bibliotecas que permiten la construcción de canalizaciones de ML de extremo a extremo. Estos conductos constan de varias fases distintas, cada una con un propósito específico y contribuyendo
- Publicado en Inteligencia artificial , Fundamentos de TensorFlow de EITC/AI/TFF, TensorFlow extendido (TFX), ¿Qué es exactamente TFX?, revisión del examen
¿Cuáles son los pasos involucrados en el preprocesamiento del conjunto de datos Fashion-MNIST antes de entrenar el modelo?
El preprocesamiento del conjunto de datos Fashion-MNIST antes de entrenar el modelo implica varios pasos cruciales que garantizan que los datos tengan el formato adecuado y estén optimizados para las tareas de aprendizaje automático. Estos pasos incluyen carga de datos, exploración de datos, limpieza de datos, transformación de datos y división de datos. Cada paso contribuye a mejorar la calidad y la eficacia del conjunto de datos, lo que permite una formación precisa del modelo.
¿Cuáles son los pasos involucrados en la preparación de nuestros datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático usando la biblioteca de Pandas?
En el campo del aprendizaje automático, la preparación de datos juega un papel crucial en el éxito del entrenamiento de un modelo. Al usar la biblioteca de Pandas, hay varios pasos involucrados en la preparación de los datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Estos pasos incluyen carga de datos, limpieza de datos, transformación de datos y división de datos. El primer paso en