Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

4.2: Gathering, refining, and using data effectively for ML model datasets

Автор: Google for Developers

Загружено: 2023-02-06

Просмотров: 6711

Описание:

Learn the essential concepts around gathering good quality training data that is clean (free of mistakes or errors) and unbiased to ensure the best results possible from the resulting custom model you wish to make. You will also learn the importance of splitting your data into training, validation, and testing datasets to avoid overfitting and ensuring the best ML model creation with the data you have.

Catch more episodes from Machine Learning for Web Developers (Web ML) → https://goo.gle/learn-WebML
Check out TensorFlow on YouTube → https://goo.gle/TensorFlow-YouTube
Subscribe to Google Developers → https://goo.gle/developers

Connect with Jason Mayes to ask questions:
LinkedIn → https://goo.gle/3GwgeLw
Twitter →https://goo.gle/3Xh6MT7
Discord →https://goo.gle/3WWVO5t

Use #WebML to share your learnings and creations from this course to meet your peers on social media!

See what others have already made with Web ML → http://goo.gle/made-with-tfjs

4.2: Gathering, refining, and using data effectively for ML model datasets

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

4.3.1: What's a neuron?

4.3.1: What's a neuron?

TensorFlow fundamentals: What are tensors in TensorFlow.js?

TensorFlow fundamentals: What are tensors in TensorFlow.js?

Comprehensive Guide to Training Neural Networks with TensorFlow in Python

Comprehensive Guide to Training Neural Networks with TensorFlow in Python

Transfer learning and Transformer models (ML Tech Talks)

Transfer learning and Transformer models (ML Tech Talks)

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Machine learning systems primer: How to train ML models

Machine learning systems primer: How to train ML models

Как создаются степени магистра права?

Как создаются степени магистра права?

Using pre-trained models in TensorFlow | Machine Learning for web developers

Using pre-trained models in TensorFlow | Machine Learning for web developers

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Обучить собственную модель искусственного интеллекта не так сложно, как вы (вероятно) думаете

Обучить собственную модель искусственного интеллекта не так сложно, как вы (вероятно) думаете

ML tutorial: How to train neurons

ML tutorial: How to train neurons

2.2: Demystifying Machine Learning

2.2: Demystifying Machine Learning

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Лучшие места для поиска наборов данных для ваших проектов

Лучшие места для поиска наборов данных для ваших проектов

Train, Test, & Validation Sets | How to Train Machine Learning Models (Properly!!!)

Train, Test, & Validation Sets | How to Train Machine Learning Models (Properly!!!)

Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга!

Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга!

3.2: Selecting an ML model to use

3.2: Selecting an ML model to use

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

BE PREPARED Machine Learning Engineer interview questions

BE PREPARED Machine Learning Engineer interview questions

ML tutorial: How to solve classification problems with TensorFlow and multi-layer perceptrons

ML tutorial: How to solve classification problems with TensorFlow and multi-layer perceptrons

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]