Cuando necesites aplicar un pequeño ajuste al documento, no debería requerir mucho tiempo para Acreditación de columnas de características. Este tipo de actividad simple no tiene que requerir capacitación adicional ni pasar por manuales para entenderlo. Usando la herramienta de edición de documentos adecuada, no tomarás más tiempo del necesario para una edición tan rápida. Usa DocHub para simplificar tu proceso de edición, independientemente de si eres un usuario experimentado o si es tu primera vez utilizando un servicio de editor basado en la web. Esta herramienta requerirá minutos o así para aprender a Acreditación de columnas de características. Lo único que se necesita para volverse más efectivo con la edición es un perfil de DocHub.
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[MÚSICA SONANDO] JOSH GORDON: Hola a todos. Bienvenidos de nuevo. Las características son la forma en que representas tu conocimiento sobre el mundo para el clasificador, y hoy te guiaré a través de técnicas que puedes usar para representar tus características y utilidades que TensorFlow proporciona para ayudar. Usarás un conjunto de datos del censo de EE. UU. como ejemplo, y el objetivo es predecir si el ingreso de alguien es mayor a $50,000 basado en atributos como su edad y ocupación. El conjunto de datos está almacenado como un archivo CSV, y anteriormente hemos visto cómo usar los valores de las columnas directamente como características. Pero hoy usaremos ingeniería de características para transformarlos en una representación más útil. A medida que avanzamos, visualizaré lo que estas transformaciones hacen usando una herramienta llamada Facets, y también encontrarás un enlace a ella en la descripción. También encontrarás el código completo para entrenar un estimador de TensorFlow en este conjunto de datos. OK, empecemos. Comencemos con un atributo numérico como la edad, y pensemos en cómo podemos usarlo para predecir ingresos. Ahora, si piensas en ti
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