Πίνακας περιεχομένων:
- Γιατί πρέπει να προεπεξεργαζόμαστε τα δεδομένα;
- Πρέπει να προεπεξεργάζομαι τα δεδομένα δοκιμής;
- Τι είναι το πρόβλημα διαρροής δεδομένων;
- Πώς μετασχηματίζετε τα δεδομένα δοκιμής;
Βίντεο: Είναι απαραίτητη η προεπεξεργασία των δεδομένων;
2024 Συγγραφέας: Fiona Howard | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2024-01-10 06:35
Είναι μια τεχνική εξόρυξης δεδομένων που μετατρέπει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε κατανοητή μορφή. Τα ανεπεξέργαστα δεδομένα (δεδομένα πραγματικού κόσμου) είναι πάντα ελλιπή και αυτά τα δεδομένα δεν μπορούν να σταλούν μέσω ενός μοντέλου. Αυτό θα προκαλούσε ορισμένα σφάλματα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο πρέπει να προεπεξεργαζόμαστε δεδομένα πριν από την αποστολή μέσω ενός μοντέλου
Γιατί πρέπει να προεπεξεργαζόμαστε τα δεδομένα;
Είναι μια τεχνική εξόρυξης δεδομένων που μετατρέπει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε κατανοητή μορφή Τα ακατέργαστα δεδομένα (δεδομένα του πραγματικού κόσμου) είναι πάντα ελλιπή και αυτά τα δεδομένα δεν μπορούν να σταλούν μέσω ενός μοντέλου. Αυτό θα προκαλούσε ορισμένα σφάλματα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο πρέπει να προεπεξεργαζόμαστε τα δεδομένα πριν τα στείλουμε μέσω ενός μοντέλου.
Πρέπει να προεπεξεργάζομαι τα δεδομένα δοκιμής;
Η βασική ουσία αυτού είναι: Δεν πρέπει να χρησιμοποιήσετε μια μέθοδο προεπεξεργασίας που έχει τοποθετηθεί σε ολόκληρο το σύνολο δεδομένων, για να μετατρέψετε τα δεδομένα δοκιμής ή εκπαίδευσης. Εάν το κάνετε, μεταφέρετε κατά λάθος πληροφορίες από το τρένο που έχει τοποθετηθεί στο σετ δοκιμής.
Τι είναι το πρόβλημα διαρροής δεδομένων;
Η διαρροή δεδομένων είναι η μη εξουσιοδοτημένη μετάδοση δεδομένων από έναν οργανισμό σε έναν εξωτερικό προορισμό ή παραλήπτη … Η διαρροή δεδομένων, επίσης γνωστή ως χαμηλή και αργή κλοπή δεδομένων, είναι ένα τεράστιο πρόβλημα για την ασφάλεια των δεδομένων και η ζημιά που προκαλείται σε οποιονδήποτε οργανισμό, ανεξαρτήτως μεγέθους ή κλάδου, μπορεί να είναι σοβαρή.
Πώς μετασχηματίζετε τα δεδομένα δοκιμής;
Ο
μετασχηματισμός θα μετασχηματίσει όλα τα χαρακτηριστικά με αφαίρεση του μέσου όρου και διαιρώντας με τη διακύμανση. Για ευκολία, αυτές οι δύο κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να γίνουν σε ένα βήμα χρησιμοποιώντας το fit_transform.
Συνιστάται:
Είναι απαραίτητη ή μη απαραίτητη η αλανίνη;
Μη βασικά αμινοξέα περιλαμβάνουν: αλανίνη, αργινίνη, ασπαραγίνη, ασπαρτικό οξύ, κυστεΐνη, γλουταμικό οξύ, γλουταμίνη, γλυκίνη, προλίνη, σερίνη και τυροσίνη. Τα αμινοξέα υπό όρους συνήθως δεν είναι απαραίτητα, εκτός από περιόδους ασθένειας και στρες .
Είναι η διασφάλιση της εμπιστευτικότητας της διαθεσιμότητας και της ακεραιότητας των δεδομένων;
Με απλά λόγια, η εμπιστευτικότητα περιορίζει την πρόσβαση στα δεδομένα, η ακεραιότητα διασφαλίζει ότι τα δεδομένα σας είναι ακριβή και η διαθεσιμότητα διασφαλίζει ότι είναι προσβάσιμα σε όσους τα χρειάζονται. Αυτή η τριάδα μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως βάση για την ανάπτυξη ισχυρών πολιτικών ασφάλειας πληροφοριών .
Τι είναι η κανονικοποίηση των δεδομένων εισόδου;
Κανονοποίηση είναι η διαδικασία μετατροπής μιας δυνητικά ευέλικτης δομής δεδομένων σε μια που έχει εγγυημένα χαρακτηριστικά… Για παράδειγμα, οι ίδιοι "χαρακτήρες" δεδομένων εισόδου μπορούν να κωδικοποιηθούν με πολλούς τρόπους, που κυμαίνονται από ASCII 7-bit έως Unicode πολλαπλών byte μεταβλητού πλάτους .
Γιατί είναι απαραίτητη η ενεργός μεταφορά για την απορρόφηση των αμινοξέων;
Επειδή η πλασματική μεμβράνη του κυττάρου αποτελείται από υδρόφοβα φωσφολιπίδια, τα υδατοδιαλυτά θρεπτικά συστατικά πρέπει να χρησιμοποιούν μόρια μεταφοράς που είναι ενσωματωμένα στη μεμβράνη για να εισέλθουν στα κύτταρα. … Η απορρόφηση των περισσότερων θρεπτικών συστατικών μέσω του βλεννογόνου των εντερικών λαχνών απαιτεί ενεργή μεταφορά που τροφοδοτείται από ATP Γιατί τα αμινοξέα χρειάζονται ενεργή μεταφορά;
Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;
Η προεπεξεργασία δεδομένων στη Μηχανική Εκμάθηση αναφέρεται στην την τεχνική προετοιμασίας (καθαρισμού και οργάνωσης) των πρωτογενών δεδομένων ώστε να είναι κατάλληλα για ένα κτίριο και εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης . Τι σημαίνει η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;
