Postoji sedam značajnih koraka u prethodnoj obradi podataka u mašinskom učenju:
- Nabavite skup podataka. …
- Uvezite sve ključne biblioteke. …
- Uvezite skup podataka. …
- Identifikacija i rukovanje vrijednostima koje nedostaju. …
- Kodiranje kategoričkih podataka. …
- Razdvajanje skupa podataka. …
- 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:
- Pročitajte fajlove sa slikama (pohranjene u folderu sa podacima).
- Dekodirajte JPEG sadržaj u RGB mreže piksela sa kanalima.
- Pretvorite ih u tenzore s pomičnim zarezom za unos u neuronske mreže.
- Reskalirajte vrijednosti piksela (između 0 i 255) na interval [0, 1] (kako obuka neuronskih mreža sa ovim rasponom postaje efikasna).