Правилна припрема скупа података је од највеће важности за ефикасну обуку модела машинског учења. Добро припремљен скуп података осигурава да модели могу ефикасно да уче и да праве тачна предвиђања. Овај процес укључује неколико кључних корака, укључујући прикупљање података, чишћење података, претходну обраду података и повећање података.
Прво, прикупљање података је кључно јер пружа основу за обуку модела машинског учења. Квалитет и квантитет прикупљених података директно утичу на перформансе модела. Неопходно је прикупити разноврстан и репрезентативан скуп података који покрива све могуће сценарије и варијације проблема. На пример, ако обучавамо модел да препознаје руком писане цифре, скуп података треба да садржи широк спектар стилова рукописа, различитих инструмената за писање и различите позадине.
Када се подаци прикупе, потребно их је очистити да би се уклониле све недоследности, грешке или одступања. Чишћење података осигурава да на моделе не утичу бучне или небитне информације, што може довести до нетачних предвиђања. На пример, у скупу података који садржи рецензије купаца, уклањање дуплих уноса, исправљање правописних грешака и руковање вредностима које недостају су суштински кораци да се осигурају подаци високог квалитета.
Након чишћења података, примењују се технике претпроцесирања како би се подаци трансформисали у одговарајући формат за обуку модела машинског учења. Ово може укључивати скалирање карактеристика, кодирање категоричких варијабли или нормализацију података. Претходна обрада осигурава да модели могу ефикасно да уче из података и да дају смислена предвиђања. На пример, у скупу података који садржи слике, технике предобраде као што су промена величине, исецање и нормализација вредности пиксела су неопходне да би се стандардизовао улаз за модел.
Поред чишћења и предобраде, могу се применити технике повећања података да би се повећала величина и разноликост скупа података. Повећање података укључује генерисање нових узорака применом случајних трансформација на постојеће податке. Ово помаже моделима да боље генерализују и побољшава њихову способност да рукују варијацијама у подацима из стварног света. На пример, у задатку класификације слика, технике повећања података као што су ротација, транслација и окретање могу се користити за креирање додатних примера обуке са различитим оријентацијама и перспективама.
Правилна припрема скупа података такође помаже у избегавању прекомерног прилагођавања, што се дешава када модели памте податке о обуци уместо да уче основне обрасце. Осигуравајући да је скуп података репрезентативан и разноврстан, мања је вјероватноћа да ће се модели преклапати и могу се добро генерализовати на невидљиве податке. Технике регуларизације, као што су испадање и Л1/Л2 регуларизација, такође се могу применити заједно са припремом скупа података да би се додатно спречило прекомерно прилагођавање.
Правилна припрема скупа података је кључна за ефикасну обуку модела машинског учења. То укључује прикупљање разноликог и репрезентативног скупа података, чишћење података да би се уклониле недоследности, претходну обраду података да би се трансформисали у одговарајући формат и повећање података како би се повећала њихова величина и разноликост. Ови кораци обезбеђују да модели могу ефикасно да уче и да праве тачна предвиђања, док такође спречавају прекомерно прилагођавање.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс