Postoji sedam značajnih koraka u prethodnoj obradi podataka u strojnom učenju:
- Nabavite skup podataka. …
- Uvezite sve ključne biblioteke. …
- Uvezite skup podataka. …
- Identificiranje i rukovanje vrijednostima koje nedostaju. …
- Kodiranje kategoričkih podataka. …
- Razdvajanje skupa podataka. …
- Skaliranje značajki.
Koji su koraci u prethodnoj obradi podataka?
Kako biste osigurali visoku kvalitetu podataka, ključno ih je prethodno obraditi. Kako bi se proces olakšao, predobrada podataka podijeljena je u četiri faze: čišćenje podataka, integracija podataka, smanjenje podataka i transformacija podataka.
Što je predobrada podataka koja se koristi u strojnom učenju?
U bilo kojem procesu strojnog učenja, predobrada podataka je taj korak u kojem se podaci transformiraju ili kodiraju kako bi se doveli u takvo stanje da ih sada stroj može lako raščlanitiDrugim riječima, značajke podataka sada se mogu lako protumačiti algoritmom.
Zašto trebamo predobraditi podatke u strojnom učenju?
Prethodna obrada podataka je sastavni korak u strojnom učenju jer kvaliteta podataka i korisnih informacija koje se iz njih mogu izvesti izravno utječu na sposobnost našeg modela da uči; stoga je izuzetno važno da svoje podatke prethodno obradimo prije nego što ih unesemo u naš model.
Kako unaprijed obraditi sliku za strojno učenje?
Algoritam:
- Pročitajte slikovne datoteke (pohranjene u mapi podataka).
- Dekodirajte JPEG sadržaj u RGB mreže piksela s 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 trening neuronskih mreža s ovim rasponom postaje učinkovit).