Làm thế nào để xử lý trước dữ liệu cho máy học?

2024 Tác giả: Fiona Howard | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-10 06:44

Có bảy bước quan trọng trong xử lý trước dữ liệu trong Học máy:

1. Lấy tập dữ liệu. …
2. Nhập tất cả các thư viện quan trọng. …
3. Nhập tập dữ liệu. …
4. Xác định và xử lý các giá trị bị thiếu. …
5. Mã hóa dữ liệu phân loại. …
6. Tách tập dữ liệu. …
7. Mở rộng tính năng.

Các bước trong xử lý trước dữ liệu là gì?

Để đảm bảo dữ liệu chất lượng cao, điều quan trọng là phải xử lý trước nó. Để làm cho quá trình dễ dàng hơn, tiền xử lý dữ liệu được chia thành bốn giai đoạn: làm sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, giảm dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.

Xử lý trước dữ liệu được sử dụng trong học máy là gì?

Trong bất kỳ quy trình Học máy nào, Tiền xử lý Dữ liệu là là bước trong đó dữ liệu được chuyển đổi, hoặc được Mã hóa, để đưa nó về trạng thái mà bây giờ máy có thể dễ dàng phân tích cú phápNói cách khác, các tính năng của dữ liệu hiện có thể được giải thích dễ dàng bằng thuật toán.

Tại sao chúng ta cần xử lý trước dữ liệu trong máy học?

Xử lý trước dữ liệu là một bước không thể thiếu trong Học máy vì chất lượng của dữ liệu và thông tin hữu ích có thể thu được từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng học tập của mô hình của chúng ta; do đó, điều cực kỳ quan trọng là chúng tôi phải xử lý trước dữ liệu của mình trước khi đưa nó vào mô hình của mình.

Làm cách nào để xử lý trước một hình ảnh cho máy học?

Thuật toán:

1. Đọc tệp ảnh (được lưu trữ trong thư mục dữ liệu).
2. Giải mã nội dung JPEG thành lưới pixel RGB với các kênh.
3. Chuyển chúng thành bộ căng dấu phẩy động để nhập vào mạng nơron.
4. Bán lại giá trị pixel (từ 0 đến 255) thành khoảng [0, 1] (vì việc đào tạo mạng nơ-ron với phạm vi này trở nên hiệu quả).