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):
