مراحل رمزگذاری برچسب

این مراحل را برای رمزگذاری برچسب‌های داده در پایتون دنبال کنید:

مرحله 1: واردکردن پکیج‌های مفید: اگر ما از پایتون استفاده می‌کنیم، این اولین قدم برای تبدیل داده‌ها به قالب خاص یعنی پردازش پیش فرض است. این کار را می‌توان با کدهای زیر انجام داد:

نرمال‌سازی

این یکی دیگر از تکنیک‌های پردازش داده است که برای اصلاح بردارهای ویژگی استفاده می‌شود. چنین اصلاحی برای اندازه‌گیری بردارهای ویژگی در مقیاس معمول ضروری است. موارد زیر دو نوع نرمال‌سازی است که می‌تواند در یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد.

نرمال‌سازی L1

همچنین از آن به عنوان

ما در بخش‌های قبل الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده و بدون نظارت را مطالعه کردیم. این الگوریتم‌ها برای شروع فرآیند آموزش به داده‌های فرمت‌شده نیاز دارند. ما باید داده‌ها را به روشی خاص آماده یا قالب‌بندی کنیم تا بتواند به‌عنوان ورودی الگوریتم‌های یادگیری ماشین آماده‌سازی شود. در این بخش

استفاده از GitLab برای همکاری از راه دور

GitLab ابزاری برای همکاری است که به افراد کمک می‌کند تا بهتر باهم کار کنند، چه در یک مکان باشند یا اینکه در مناطق مختلف زمانی پخش‌شده باشند. در ابتدا GitLab به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار اجازه می‌داد تا در نوشتن کد و

تلاش برای جلوگیری از فرسودگی، انزوا و اضطراب

پیشگیری یک ورزش تیمی است. رهبران باید برای ایجاد فرهنگی در محیط کار تلاش کنند که به‌جای محدودکردن، قدرت ببخشد و مدیران باید در تشخیص علائم فشار روانی پیشگام باشند و  اعضای تیم باید درعین‌حال که مدیریت می‌شوند، در مسائل مختلف