لیبل انکوڈنگ کیا ہے اور یہ غیر عددی ڈیٹا کو عددی شکل میں کیسے تبدیل کرتا ہے؟
لیبل انکوڈنگ غیر عددی ڈیٹا کو عددی شکل میں تبدیل کرنے کے لیے مشین لرننگ میں استعمال ہونے والی ایک تکنیک ہے۔ یہ خاص طور پر کارآمد ہوتا ہے جب واضح متغیرات سے نمٹنے کے لیے، جو کہ متغیرات ہیں جو محدود تعداد میں الگ الگ قدریں لیتے ہیں۔ لیبل انکوڈنگ ہر زمرے کو ایک منفرد عددی لیبل تفویض کرتی ہے، جس سے مشین لرننگ الگورتھم کو پروسیس اور تجزیہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
TFX میں ML پائپ لائن کے مختلف مراحل کیا ہیں؟
TensorFlow Extended (TFX) ایک طاقتور اوپن سورس پلیٹ فارم ہے جو پیداواری ماحول میں مشین لرننگ (ML) ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی میں سہولت فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ٹولز اور لائبریریوں کا ایک جامع سیٹ فراہم کرتا ہے جو اینڈ ٹو اینڈ ایم ایل پائپ لائنوں کی تعمیر کو قابل بناتا ہے۔ یہ پائپ لائنیں کئی الگ الگ مراحل پر مشتمل ہوتی ہیں، ہر ایک ایک مخصوص مقصد کی تکمیل اور تعاون کرتی ہے۔
ماڈل کو تربیت دینے سے پہلے فیشن-MNIST ڈیٹاسیٹ کو پری پروسیس کرنے میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
ماڈل کو تربیت دینے سے پہلے Fashion-MNIST ڈیٹاسیٹ کی پری پروسیسنگ میں کئی اہم اقدامات شامل ہیں جو یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا کو صحیح طریقے سے فارمیٹ کیا گیا ہے اور مشین لرننگ کے کاموں کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ ان اقدامات میں ڈیٹا لوڈنگ، ڈیٹا ایکسپلوریشن، ڈیٹا کلیننگ، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، اور ڈیٹا سپلٹنگ شامل ہیں۔ ہر قدم ڈیٹاسیٹ کے معیار اور تاثیر کو بڑھانے میں مدد کرتا ہے، درست ماڈل ٹریننگ کو قابل بناتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, کیراس کا تعارف, امتحان کا جائزہ
پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ہمارے ڈیٹا کی تیاری میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
مشین لرننگ کے میدان میں، ڈیٹا کی تیاری ایک ماڈل کی تربیت کی کامیابی میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے وقت، مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا کی تیاری میں کئی مراحل شامل ہیں۔ ان اقدامات میں ڈیٹا لوڈنگ، ڈیٹا کلیننگ، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، اور ڈیٹا سپلٹنگ شامل ہیں۔ میں پہلا قدم