Logo el.boatexistence.com

Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;

Πίνακας περιεχομένων:

Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;
Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;

Βίντεο: Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;

Βίντεο: Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση;
Βίντεο: Ολα* τα Μαθηματικά που Χρειάζεσαι για τη Μηχανική Μάθηση! [Μάθε πως Μαθαίνουν] 2024, Απρίλιος
Anonim

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;

Η προεπεξεργασία δεδομένων είναι μια διαδικασία προετοιμασίας των ακατέργαστων δεδομένων και κατάλληλων για ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης Είναι το πρώτο και κρίσιμο βήμα κατά τη δημιουργία ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης. Και ενώ κάνετε οποιαδήποτε λειτουργία με δεδομένα, είναι υποχρεωτικό να το καθαρίσετε και να το τοποθετήσετε με μορφοποιημένο τρόπο. …

Τι είναι η προεπεξεργασία στη μηχανική εκμάθηση και γιατί απαιτείται;

Ανάγκη προεπεξεργασίας δεδομένωνΚάποιο καθορισμένο μοντέλο μηχανικής εκμάθησης χρειάζεται πληροφορίες σε καθορισμένη μορφή, για παράδειγμα, ο αλγόριθμος Random Forest δεν υποστηρίζει μηδενικές τιμές, επομένως για την εκτέλεση του τυχαίου δασικού αλγόριθμου, πρέπει να γίνεται διαχείριση των μηδενικών τιμών από το αρχικό σύνολο ακατέργαστων δεδομένων.

Ποιες είναι οι τεχνικές προεπεξεργασίας;

Ποιες είναι οι τεχνικές που παρέχονται στην προεπεξεργασία δεδομένων;

  • Καθαρισμός/Καθαρισμός δεδομένων. Καθαρισμός «βρώμικων» δεδομένων. Τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου τείνουν να είναι ελλιπή, θορυβώδη και ασυνεπή. …
  • Ενσωμάτωση δεδομένων. Συνδυασμός δεδομένων από πολλαπλές πηγές. …
  • Μετασχηματισμός δεδομένων. Κατασκευή κύβου δεδομένων. …
  • Μείωση δεδομένων. Μείωση της αναπαράστασης του συνόλου δεδομένων.

Τι εξηγεί η προεπεξεργασία δεδομένων;

Η προεπεξεργασία δεδομένων είναι η διαδικασία μετατροπής των πρωτογενών δεδομένων σε κατανοητή μορφή. Είναι επίσης ένα σημαντικό βήμα στην εξόρυξη δεδομένων καθώς δεν μπορούμε να εργαστούμε με ακατέργαστα δεδομένα. Η ποιότητα των δεδομένων θα πρέπει να ελεγχθεί πριν από την εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης ή εξόρυξης δεδομένων.

Συνιστάται: