Բովանդակություն:
- Մեքենայական ուսուցման մեջ տվյալների նախնական մշակման յոթ կարևոր քայլ կա
- Որո՞նք են տվյալների նախնական մշակման քայլերը:
- Ի՞նչ է տվյալների նախնական մշակումը, ինչպես օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ:
- Ինչու՞ մեզ պետք է նախապես մշակել տվյալները մեքենայական ուսուցման մեջ:
- Ինչպե՞ս եք նախապես մշակում պատկերը մեքենայական ուսուցման համար:
Video: Ինչպե՞ս նախապես մշակել տվյալները մեքենայական ուսուցման համար:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
Մեքենայական ուսուցման մեջ տվյալների նախնական մշակման յոթ կարևոր քայլ կա
- Ձեռք բերեք տվյալների բազան: …
- Ներմուծեք բոլոր կարևոր գրադարանները: …
- Ներմուծել տվյալների բազան: …
- Բացակայող արժեքների նույնականացում և մշակում: …
- Կատեգորիայի տվյալների կոդավորում։ …
- Տվյալների տվյալների բաժանում: …
- Հատկանիշի մասշտաբավորում.
Որո՞նք են տվյալների նախնական մշակման քայլերը:
Բարձրորակ տվյալներ ապահովելու համար շատ կարևոր է նախապես մշակել դրանք: Գործընթացը հեշտացնելու համար տվյալների նախնական մշակումը բաժանվում է չորս փուլի՝ տվյալների մաքրում, տվյալների ինտեգրում, տվյալների կրճատում և տվյալների փոխակերպում:
Ի՞նչ է տվյալների նախնական մշակումը, ինչպես օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մեքենայական ուսուցման ցանկացած գործընթացում Տվյալների նախնական մշակումը այն քայլն է, երբ տվյալները փոխակերպվում կամ կոդավորվում են, որպեսզի դրանք հասցնեն այնպիսի վիճակի, որ այժմ մեքենան կարող է հեշտությամբ վերլուծել դրանքԱյլ կերպ ասած, տվյալների առանձնահատկությունները այժմ կարող են հեշտությամբ մեկնաբանվել ալգորիթմի միջոցով:
Ինչու՞ մեզ պետք է նախապես մշակել տվյալները մեքենայական ուսուցման մեջ:
Տվյալների նախնական մշակումը անբաժանելի քայլ է մեքենայական ուսուցման մեջ քանի որ տվյալների որակը և դրանցից ստացվող օգտակար տեղեկատվությունը ուղղակիորեն ազդում են մեր մոդելի սովորելու կարողության վրա; Հետևաբար, չափազանց կարևոր է, որ մենք նախապես մշակենք մեր տվյալները՝ նախքան դրանք մեր մոդելի մեջ մտցնելը:
Ինչպե՞ս եք նախապես մշակում պատկերը մեքենայական ուսուցման համար:
Ալգորիթմ՝
- Կարդացեք նկարի ֆայլերը (պահված տվյալների թղթապանակում):
- Վերծանել JPEG բովանդակությունը ալիքներով պիքսելների RGB ցանցերում:
- Փոխարկեք դրանք լողացող կետային տենզորների՝ նեյրոնային ցանցերի մուտքագրման համար:
- Փիքսելների արժեքները (0-ից 255-ի միջակայքում) վերագնահատել մինչև [0, 1] միջակայքը (քանի որ այս տիրույթով նեյրոնային ցանցերի մարզումն արդյունավետ է դառնում):
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է լեմման մեքենայական ուսուցման մեջ:
Լեմմատիզացումը տեքստի նախնական մշակման ամենատարածված մեթոդներից մեկն է, որն օգտագործվում էԲնական լեզվի մշակման (NLP) և ընդհանրապես մեքենայական ուսուցման մեջ: … Արմատ բառը կոչվում է ցողուն՝ բխող գործընթացում, և այն կոչվում է լեմմա՝ լեմմատիզացիայի գործընթացում:
Օգտակար է արդյոք բայեսյան վիճակագրությունը մեքենայական ուսուցման համար:
Այն լայնորեն օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ Բայեսյան մոդելի միջինացումը սովորական վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմ է: Միամիտ Bayes դասակարգիչները սովորական են դասակարգման առաջադրանքներում: Բայեսյանները այսօր օգտագործվում են խորը ուսուցման մեջ, ինչը թույլ է տալիս խորը ուսուցման ալգորիթմներին սովորել փոքր տվյալների հավաքածուներից:
Ինչու՞ նախապես մշակել տվյալները:
Դա տվյալների արդյունահանման տեխնիկա է, որը չմշակված տվյալները փոխակերպում է հասկանալի ձևաչափի Հումքը (իրական աշխարհի տվյալներ) միշտ թերի է, և այդ տվյալները չեն կարող ուղարկվել մոդելի միջոցով: Դա որոշակի սխալներ կառաջացնի։ Ահա թե ինչու մենք պետք է նախապես մշակենք տվյալները՝ նախքան մոդելի միջոցով ուղարկելը:
Արդյո՞ք անհրաժեշտ է նախապես մշակել տվյալները:
Դա տվյալների արդյունահանման տեխնիկա է, որը չմշակված տվյալները վերածում է հասկանալի ձևաչափի: Հում տվյալները (իրական աշխարհի տվյալները) միշտ թերի են, և այդ տվյալները չեն կարող ուղարկվել մոդելի միջոցով: Դա որոշակի սխալներ կառաջացնի։ Ահա թե ինչու մենք պետք է նախապես մշակենք տվյալները՝ նախքան մոդելի միջոցով ուղարկելը Ինչու՞ մեզ պետք է նախապես մշակել տվյալները:
Ի՞նչ մաթեմատիկա է պահանջվում մեքենայական ուսուցման համար:
Մեքենայական ուսուցումը սնուցվում է չորս կարևոր գաղափարներով և հանդիսանում է վիճակագրություն, գծային հանրահաշիվ, հավանականություն և հաշվարկ: Թեև վիճակագրական հասկացությունները յուրաքանչյուր մոդելի հիմնական մասն են, հաշվարկն օգնում է մեզ սովորել և օպտիմալացնել մոդելը:
