Pentru a găsi setul de date Iris utilizat în exemplu, îl puteți accesa prin intermediul depozitului UCI Machine Learning. Setul de date Iris este un set de date utilizat în mod obișnuit în domeniul învățării automate pentru sarcini de clasificare, în special în contexte educaționale, datorită simplității și eficacității sale în demonstrarea diferiților algoritmi de învățare automată.
Depozitul UCI Machine Learning este o resursă utilizată pe scară largă în comunitatea de învățare automată care găzduiește diverse seturi de date în scopuri de cercetare și educaționale. Setul de date Iris este unul dintre seturile de date disponibile în depozitul UCI și poate fi accesat cu ușurință pentru a fi utilizat în proiectele dvs. de învățare automată.
Pentru a prelua setul de date Iris din arhiva UCI Machine Learning, puteți urma acești pași:
1. Vizitați site-ul UCI Machine Learning Repository la https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navigați la secțiunea „Seturi de date” de pe site.
3. Căutați setul de date Iris fie răsfoind prin seturile de date disponibile, fie utilizând funcționalitatea de căutare de pe site.
4. Descărcați-l într-un format compatibil cu mediul de învățare automat utilizat. Setul de date este de obicei disponibil într-un format CSV (Comma-Separated Values), care poate fi importat cu ușurință în instrumente precum biblioteca Pandas de la Python pentru manipularea și analiza datelor.
Alternativ, se poate accesa setul de date Iris direct prin biblioteci populare de învățare automată, cum ar fi scikit-learn în Python. Scikit-learn oferă funcții încorporate pentru a încărca setul de date Iris, făcându-l convenabil pentru utilizatori să acceseze setul de date fără a fi nevoie să îl descarce separat.
Mai jos este un exemplu de fragment de cod în Python folosind scikit-learn pentru a încărca setul de date Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Prin rularea fragmentului de cod de mai sus, puteți încărca setul de date Iris direct în mediul Python folosind scikit-learn și puteți începe să lucrați cu setul de date pentru anumite sarcini de învățare automată.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning