Video: Ո՞րն է Մնիստի տվյալների ձևաչափը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
ՄՆԻՍՏ (Ստանդարտների և տեխնոլոգիաների խառը ազգային ինստիտուտ) տվյալների բազան է տվյալների բազա ձեռագիր թվանշանների համար, տարածված Յան Լեկունի THE-ի կողմից ՄՆԻՍՏ Ձեռագիր թվանշանների տվյալների բազա: Այն տվյալների բազա բաղկացած է զույգից, «ձեռագիր թվանշանից» և «պիտակից»: Թվանշանը տատանվում է 0-ից 9-ի սահմաններում, ինչը նշանակում է ընդհանուր առմամբ 10 նախշ:
Այս կերպ ինչպե՞ս են պահվում Mnist տվյալները:
ՖԱՅԼԻ ՖՈՐՄԱՏՆԵՐԸ ՀԱՄԱՐ ՄՆԻՍՏ ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ԲԱԶԱՆ Ֆայլերի բոլոր ամբողջ թվերն են պահված MSB առաջին (բարձր էնդիան) ձևաչափով, որն օգտագործվում է ոչ Intel պրոցեսորների մեծ մասի կողմից: Intel պրոցեսորների և այլ ցածր մակարդակի մեքենաների օգտագործողները պետք է շրջեն վերնագրի բայթերը: Ուսուցման հավաքածուն պարունակում է 60000 օրինակ, իսկ թեստային հավաքածուն՝ 10000 օրինակ։
Հետագայում հարց է առաջանում, թե ինչ է պաշտպանում Մնիստը: Փոփոխված ստանդարտների և տեխնոլոգիաների ազգային ինստիտուտ
Նաև հարց է, թե որքա՞ն է Mnist տվյալների բազայի չափը:
Այն MNIST տվյալների բազա հապավում է, որը նշանակում է Ստանդարտների և տեխնոլոգիաների փոփոխված ազգային ինստիտուտ տվյալների բազա . Դա է տվյալների բազա 60,000 փոքր քառակուսի 28×28 պիքսել մոխրագույն մասշտաբի պատկերներից՝ ձեռագիր միանիշ թվերով 0-ից 9-ը:
Որքա՞ն ժամանակ է պահանջվում Մնիստին մարզելու համար:
MNIST-ի հետադարձ ցանցի պարզ տարբերակը (որը, անշուշտ, հասնում է 5%-ից ցածր սխալի մակարդակի) բավականին հեշտ է իրականացնել: Դա կարող է տեւել մոտ 2-4 ժամ կոդավորման և 1-2 ժամ ուսուցում, եթե կատարվում է Python-ում և Numpy-ում (ենթադրելով պարամետրերի խելամիտ սկզբնավորում և հիպերպարամետրերի լավ հավաքածու):
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների տեսակը և տվյալների կառուցվածքը:
Տվյալների կառուցվածքը տվյալների մասերը կազմակերպելու որոշակի եղանակ է նկարագրելու, որպեսզի գործողությունները և ալոգրիմները ավելի հեշտ կիրառվեն: Տվյալների տեսակը նկարագրում է տվյալների տեսակներ, որոնք բոլորն ունեն ընդհանուր սեփականություն: Օրինակ՝ ամբողջ թվի տվյալների տեսակը նկարագրում է յուրաքանչյուր ամբողջ թիվ, որը համակարգիչը կարող է մշակել
Ո՞րն է տարբերությունը խմբային տվյալների և չխմբավորված տվյալների միջև:
Երկուսն էլ տվյալների օգտակար ձևեր են, բայց նրանց միջև տարբերությունն այն է, որ չխմբավորված տվյալները հում տվյալներ են: Սա նշանակում է, որ այն նոր է հավաքվել, բայց չի դասավորվել որևէ խմբի կամ դասի: Մյուս կողմից, խմբավորված տվյալներն այն տվյալներն են, որոնք կազմակերպվել են խմբերի` չմշակված տվյալներից
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Hadoop-ի ո՞ր ֆայլի ձևաչափն է թույլ տալիս տվյալների պահպանման սյունակային ձևաչափը:
Սյունակային ֆայլերի ձևաչափեր (մանրահատակ, RCFile) Ֆայլի ձևաչափերի վերջին թեժությունը Hadoop iscolumnar ֆայլերի պահպանման համար: Սա հիմնականում նշանակում է, որ միմյանց հարակից տվյալների տողերը պարզապես պահելու փոխարեն, դուք նաև միմյանց կից պահում եք սյունակային արժեքներ: Այսպիսով, տվյալների հավաքածուները բաժանվում են ինչպես հորիզոնական, այնպես էլ ուղղահայաց
Ի՞նչ է մանրահատակի տվյալների ձևաչափը:
Apache Parquet-ը Apache Hadoop էկոհամակարգի անվճար և բաց կոդով տվյալների պահպանման ձևաչափ է՝ ուղղված սյունակին: Այն համատեղելի է Hadoop միջավայրում տվյալների մշակման շրջանակների մեծ մասի հետ: Այն ապահովում է տվյալների սեղմման և կոդավորման արդյունավետ սխեմաներ՝ ուժեղացված կատարողականությամբ՝ բարդ տվյալների զանգվածային մշակման համար