Kako unaprijed obraditi podatke za mašinsko učenje?

Sadržaj:

Kako unaprijed obraditi podatke za mašinsko učenje?
Kako unaprijed obraditi podatke za mašinsko učenje?

Video: Kako unaprijed obraditi podatke za mašinsko učenje?

Video: Kako unaprijed obraditi podatke za mašinsko učenje?
Video: Полный курс React Query за час | TanStack Query v4 для начинающих 2024, Novembar
Anonim

Postoji sedam značajnih koraka u prethodnoj obradi podataka u mašinskom učenju:

  1. Nabavite skup podataka. …
  2. Uvezite sve ključne biblioteke. …
  3. Uvezite skup podataka. …
  4. Identifikacija i rukovanje vrijednostima koje nedostaju. …
  5. Kodiranje kategoričkih podataka. …
  6. Razdvajanje skupa podataka. …
  7. Skaliranje karakteristika.

Koji su koraci u prethodnoj obradi podataka?

Kako bi se osigurali podaci visokog kvaliteta, ključno je prethodno ih obraditi. Da bi se proces olakšao, prethodna obrada podataka podijeljena je u četiri faze: čišćenje podataka, integracija podataka, smanjenje podataka i transformacija podataka.

Šta je predobrada podataka koja se koristi u mašinskom učenju?

U bilo kom procesu mašinskog učenja, prethodna obrada podataka je taj korak u kojem se podaci transformišu ili kodiraju kako bi se doveli u takvo stanje da ih sada mašina može lako raščlanitiDrugim riječima, karakteristike podataka sada se mogu lako interpretirati algoritmom.

Zašto trebamo prethodno obraditi podatke u mašinskom učenju?

Prethodna obrada podataka je sastavni korak u mašinskom učenju jer kvalitet podataka i korisnih informacija koje se iz njih mogu izvesti direktno utiču na sposobnost našeg modela da uči; stoga je izuzetno važno da svoje podatke prethodno obradimo prije nego što ih unesemo u naš model.

Kako prethodno obrađujete sliku za mašinsko učenje?

Algoritam:

  1. Pročitajte fajlove sa slikama (pohranjene u folderu sa podacima).
  2. Dekodirajte JPEG sadržaj u RGB mreže piksela sa kanalima.
  3. Pretvorite ih u tenzore s pomičnim zarezom za unos u neuronske mreže.
  4. Reskalirajte vrijednosti piksela (između 0 i 255) na interval [0, 1] (kako obuka neuronskih mreža sa ovim rasponom postaje efikasna).

Preporučuje se: