Daar is sewe belangrike stappe in datavoorverwerking in Masjienleer:
- Verkry die datastel. …
- Voer al die belangrike biblioteke in. …
- Voer die datastel in. …
- Identifisering en hantering van die ontbrekende waardes. …
- Enkodering van die kategoriese data. …
- Verdeel die datastel. …
- Kenmerkskaal.
Wat is die stappe in datavoorverwerking?
Om data van hoë geh alte te verseker, is dit noodsaaklik om dit vooraf te verwerk. Om die proses makliker te maak, word datavoorverwerking in vier fases verdeel: dataskoonmaak, data-integrasie, datavermindering en datatransformasie.
Wat is datavoorverwerking soos gebruik in masjienleer?
In enige masjienleerproses is datavoorverwerking daardie stap waarin die data getransformeer of geënkodeer word om dit in so 'n toestand te bring dat die masjien dit nou maklik kan ontleedMet ander woorde, die kenmerke van die data kan nou maklik deur die algoritme geïnterpreteer word.
Hoekom moet ons data in masjienleer vooraf verwerk?
Datavoorverwerking is 'n integrale stap in Masjienleer aangesien die kwaliteit van data en die nuttige inligting wat daaruit afgelei kan word, die vermoë van ons model om te leer, direk beïnvloed; daarom is dit uiters belangrik dat ons ons data vooraf verwerk voordat dit in ons model ingevoer word.
Hoe voorafverwerk jy 'n prent vir masjienleer?
Algorithme:
- Lees die prentlêers (gestoor in datalêer).
- Dekodeer die JPEG-inhoud na RGB-roosters van pieksels met kanale.
- Omskep dit in drywende-punt-tensors vir invoer na neurale nette.
- Herskaal die piekselwaardes (tussen 0 en 255) na die [0, 1]-interval (namate die opleiding van neurale netwerke met hierdie reeks doeltreffend word).
