A Machine Learning adat-előfeldolgozásának hét fontos lépése van:
- Az adatkészlet beszerzése. …
- Importálja az összes kulcsfontosságú könyvtárat. …
- Importálja az adatkészletet. …
- A hiányzó értékek azonosítása és kezelése. …
- A kategorikus adatok kódolása. …
- Az adatkészlet felosztása. …
- Funkcióméretezés.
Melyek az adat-előfeldolgozás lépései?
A jó minőségű adatok biztosítása érdekében elengedhetetlen azok előfeldolgozása. A folyamat megkönnyítése érdekében az adatok előfeldolgozása négy szakaszra oszlik: adattisztítás, adatintegráció, adatcsökkentés és adatátalakítás.
Mi az a gépi tanulásban használt adat-előfeldolgozás?
Bármely gépi tanulási folyamatban az adatelőfeldolgozás az a lépés, amelyben az adatokat átalakítják vagy kódolják, hogy olyan állapotba kerüljenek, hogy a gép könnyen elemezze azokatMás szóval, az adatok jellemzői mostantól könnyen értelmezhetők az algoritmus által.
Miért van szükség az adatok előfeldolgozására a gépi tanulás során?
Az adatok előfeldolgozása a gépi tanulás szerves lépése, mivel az adatok minősége és a belőlük nyerhető hasznos információk közvetlenül befolyásolják modellünk tanulási képességét; ezért rendkívül fontos, hogy az adatainkat előre feldolgozzuk, mielőtt betápláljuk őket a modellünkbe.
Hogyan lehet előfeldolgozni egy képet gépi tanuláshoz?
Algoritmus:
- Olvassa el a képfájlokat (az adatmappában tárolva).
- Dekódolja a JPEG tartalmat csatornákkal rendelkező pixelekből álló RGB rácsokká.
- Alakítsa át ezeket lebegőpontos tenzorokká a neurális hálókba való bemenethez.
- Állítsa át a pixelértékeket (0 és 255 között) [0, 1] intervallumra (mivel az ilyen tartományú neurális hálózatok oktatása hatékonyabbá válik).
