Տվյալների նախնական մշակումը մեքենայական ուսուցման մեջ վերաբերում է հում տվյալների պատրաստման (մաքրման և կազմակերպման) տեխնիկային, որպեսզի այն հարմար լինի շենքի և մեքենայական ուսուցման մոդելների վերապատրաստման համար:
Ի՞նչ է նշանակում նախնական մշակումը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Տվյալների նախնական մշակումը հումքային տվյալների պատրաստման և դրանք մեքենայական ուսուցման մոդելի համար հարմար դարձնելու գործընթաց է Դա առաջին և կարևոր քայլն է մեքենայական ուսուցման մոդել ստեղծելիս: Իսկ տվյալների հետ ցանկացած գործողություն կատարելիս պարտադիր է այն մաքրել և ֆորմատավորել։ …
Ի՞նչ է նախամշակումը մեքենայական ուսուցման մեջ և ինչու է այն պահանջվում:
Տվյալների նախնական մշակման անհրաժեշտությունՄեքենայական ուսուցման որոշ մոդելների համար անհրաժեշտ է տեղեկատվություն որոշակի ձևաչափով, օրինակ, Random Forest ալգորիթմը չի ապահովում զրոյական արժեքներ, հետևաբար, պատահական անտառային ալգորիթմի զրոյական արժեքները գործարկելու համար պետք է կառավարվեն: սկզբնական չմշակված տվյալների հավաքածուից:
Որո՞նք են նախնական մշակման տեխնիկան:
Որո՞նք են տվյալների նախնական մշակման տեխնիկան:
- Տվյալների մաքրում/մաքրում. «Կեղտոտ» տվյալների մաքրում: Իրական աշխարհի տվյալները հակված են լինել թերի, աղմկոտ և անհամապատասխան: …
- Տվյալների ինտեգրում: Մի քանի աղբյուրներից տվյալների համադրում: …
- Տվյալների փոխակերպում. Տվյալների խորանարդի կառուցում: …
- Տվյալների կրճատում: Տվյալների հավաքածուի ներկայացման նվազում։
Ի՞նչ է բացատրում տվյալների նախնական մշակումը:
Տվյալների նախնական մշակումը հումքային տվյալները հասկանալի ձևաչափի վերածելու գործընթաց է: Դա նաև կարևոր քայլ է տվյալների արդյունահանման մեջ, քանի որ մենք չենք կարող աշխատել չմշակված տվյալների հետ: Տվյալների որակը պետք է ստուգվի նախքան մեքենայական ուսուցման կամ տվյալների արդյունահանման ալգորիթմներ կիրառելը:
