Koneoppimisen tietojen esikäsittelyssä on seitsemän merkittävää vaihetta:
- Hanki tietojoukko. …
- Tuo kaikki tärkeät kirjastot. …
- Tuo tietojoukko. …
- Puuttuvien arvojen tunnistaminen ja käsittely. …
- Kategoristen tietojen koodaus. …
- Tietojoukon jakaminen. …
- Ominaisuuden skaalaus.
Mitkä ovat tietojen esikäsittelyn vaiheet?
Tietojen esikäsittely on erittäin tärkeää korkealaatuisten tietojen varmistamiseksi. Prosessin helpottamiseksi tietojen esikäsittely on jaettu neljään vaiheeseen: tietojen puhdistus, tietojen integrointi, tietojen vähentäminen ja tietojen muuntaminen.
Mitä on koneoppimisessa käytetty tietojen esikäsittely?
Kaikissa koneoppimisprosessissa tietojen esikäsittely on se vaihe, jossa tiedot muunnetaan tai koodataan, jotta se saatetaan sellaiseen tilaan, että nyt kone voi helposti jäsentää senToisin sanoen, datan ominaisuudet voidaan nyt tulkita helposti algoritmin avulla.
Miksi meidän on esikäsiteltävä tietoja koneoppimisessa?
Tietojen esikäsittely on olennainen vaihe koneoppimisessa koska tiedon laatu ja siitä johdettavissa oleva hyödyllinen tieto vaikuttavat suoraan mallimme oppimiskykyyn; siksi on erittäin tärkeää, että esikäsittelemme tietomme ennen niiden syöttämistä malliimme.
Kuinka esikäsittelet kuvan koneoppimista varten?
Algoritmi:
- Lue kuvatiedostot (tallennettu tietokansioon).
- Dekoodaa JPEG-sisältö pikseleiden RGB-ruudukoiksi, joissa on kanavia.
- Muunna nämä liukulukutensoreiksi syöttääksesi neuraaliverkkoihin.
- Skaalaa pikseliarvot (välillä 0 ja 255) [0, 1]-väliin (kun tämän alueen hermoverkkojen koulutus tehostuu).
