Wstępne przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym odnosi się do techniki przygotowywania (czyszczenia i organizowania) nieprzetworzonych danych, aby były odpowiednie do budowania i trenowania modeli uczenia maszynowego.
Co oznacza przetwarzanie wstępne w uczeniu maszynowym?
Wstępne przetwarzanie danych to proces przygotowywania surowych danych i dostosowywania ich do modelu uczenia maszynowego Jest to pierwszy i kluczowy krok podczas tworzenia modelu uczenia maszynowego. A podczas wykonywania jakiejkolwiek operacji na danych, obowiązkowe jest ich wyczyszczenie i wstawienie w sformatowany sposób. …
Co to jest przetwarzanie wstępne w uczeniu maszynowym i dlaczego jest wymagane?
Potrzeba wstępnego przetwarzania danychNiektóre określone modele uczenia maszynowego wymagają informacji w określonym formacie, na przykład algorytm Random Forest nie obsługuje wartości null, dlatego aby wykonać algorytm losowego lasu, należy zarządzać wartościami null z oryginalnego zestawu surowych danych.
Jakie są techniki przetwarzania wstępnego?
Jakie są dostępne techniki wstępnego przetwarzania danych?
- Czyszczenie/oczyszczanie danych. Czyszczenie „brudnych” danych. Dane ze świata rzeczywistego są zwykle niekompletne, zaszumione i niespójne. …
- Integracja danych. Łączenie danych z wielu źródeł. …
- Transformacja danych. Konstruowanie kostki danych. …
- Redukcja danych. Zmniejszenie reprezentacji zbioru danych.
Co to jest wyjaśnienie przetwarzania danych?
Wstępne przetwarzanie danych to proces przekształcania nieprzetworzonych danych do zrozumiałego formatu. Jest to również ważny krok w eksploracji danych, ponieważ nie możemy pracować z surowymi danymi. Jakość danych należy sprawdzić przed zastosowaniem algorytmów uczenia maszynowego lub eksploracji danych.
