O que é codificação de rótulo e como ela converte dados não numéricos em formato numérico?
A codificação de rótulos é uma técnica usada no aprendizado de máquina para converter dados não numéricos em formato numérico. É particularmente útil ao lidar com variáveis categóricas, que são variáveis que assumem um número limitado de valores distintos. A codificação de rótulos atribui um rótulo numérico exclusivo a cada categoria, permitindo que os algoritmos de aprendizado de máquina processem e analisem
Quais são as diferentes fases do pipeline de ML no TFX?
O TensorFlow Extended (TFX) é uma poderosa plataforma de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina (ML) em ambientes de produção. Ele fornece um conjunto abrangente de ferramentas e bibliotecas que permitem a construção de pipelines de ML de ponta a ponta. Esses pipelines consistem em várias fases distintas, cada uma atendendo a um propósito específico e contribuindo
Quais são as etapas envolvidas no pré-processamento do conjunto de dados Fashion-MNIST antes de treinar o modelo?
O pré-processamento do conjunto de dados Fashion-MNIST antes de treinar o modelo envolve várias etapas cruciais que garantem que os dados sejam formatados adequadamente e otimizados para tarefas de aprendizado de máquina. Essas etapas incluem carregamento de dados, exploração de dados, limpeza de dados, transformação de dados e divisão de dados. Cada etapa contribui para melhorar a qualidade e a eficácia do conjunto de dados, permitindo um treinamento preciso do modelo
Quais são as etapas envolvidas na preparação de nossos dados para treinar um modelo de aprendizado de máquina usando a biblioteca Pandas?
No campo do aprendizado de máquina, a preparação de dados desempenha um papel crucial no sucesso do treinamento de um modelo. Ao usar a biblioteca Pandas, há várias etapas envolvidas na preparação dos dados para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Essas etapas incluem carregamento de dados, limpeza de dados, transformação de dados e divisão de dados. O primeiro passo em