Πίνακας περιεχομένων:
- Υπάρχουν επτά σημαντικά βήματα στην προεπεξεργασία δεδομένων στη Μηχανική Εκμάθηση:
- Ποια είναι τα βήματα στην προεπεξεργασία δεδομένων;
- Τι είναι η προεπεξεργασία δεδομένων όπως χρησιμοποιείται στη μηχανική εκμάθηση;
- Γιατί χρειάζεται να προεπεξεργαζόμαστε δεδομένα στη μηχανική εκμάθηση;
- Πώς προεπεξεργάζεστε μια εικόνα για μηχανική εκμάθηση;
Βίντεο: Πώς να προεπεξεργάζομαι δεδομένα για μηχανική εκμάθηση;
2024 Συγγραφέας: Fiona Howard | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2024-01-10 06:35
Υπάρχουν επτά σημαντικά βήματα στην προεπεξεργασία δεδομένων στη Μηχανική Εκμάθηση:
- Αποκτήστε το σύνολο δεδομένων. …
- Εισαγάγετε όλες τις κρίσιμες βιβλιοθήκες. …
- Εισαγωγή του συνόλου δεδομένων. …
- Εντοπισμός και χειρισμός των τιμών που λείπουν. …
- Κωδικοποίηση των κατηγορικών δεδομένων. …
- Διαίρεση του συνόλου δεδομένων. …
- Κλιμάκωση δυνατοτήτων.
Ποια είναι τα βήματα στην προεπεξεργασία δεδομένων;
Για να διασφαλίσετε δεδομένα υψηλής ποιότητας, είναι σημαντικό να τα προεπεξεργάζεστε. Για να διευκολυνθεί η διαδικασία, η προεπεξεργασία δεδομένων χωρίζεται σε τέσσερα στάδια: καθαρισμός δεδομένων, ενοποίηση δεδομένων, μείωση δεδομένων και μετατροπή δεδομένων.
Τι είναι η προεπεξεργασία δεδομένων όπως χρησιμοποιείται στη μηχανική εκμάθηση;
Σε οποιαδήποτε διαδικασία Μηχανικής Εκμάθησης, η Προεπεξεργασία Δεδομένων είναι εκείνο το βήμα στο οποίο τα δεδομένα μετασχηματίζονται ή κωδικοποιούνται, ώστε να φέρονται σε τέτοια κατάσταση που τώρα το μηχάνημα μπορεί εύκολα να τα αναλύσειΜε άλλα λόγια, τα χαρακτηριστικά των δεδομένων μπορούν πλέον να ερμηνευτούν εύκολα από τον αλγόριθμο.
Γιατί χρειάζεται να προεπεξεργαζόμαστε δεδομένα στη μηχανική εκμάθηση;
Η προεπεξεργασία δεδομένων είναι ένα αναπόσπαστο βήμα στη Μηχανική Μάθηση καθώς η ποιότητα των δεδομένων και οι χρήσιμες πληροφορίες που μπορούν να προκύψουν από αυτά επηρεάζουν άμεσα την ικανότητα του μοντέλου μας να μαθαίνει. Επομένως, είναι εξαιρετικά σημαντικό να προεπεξεργαζόμαστε τα δεδομένα μας πριν τα τροφοδοτήσουμε στο μοντέλο μας.
Πώς προεπεξεργάζεστε μια εικόνα για μηχανική εκμάθηση;
Αλγόριθμος:
- Διαβάστε τα αρχεία εικόνας (αποθηκευμένα στο φάκελο δεδομένων).
- Αποκωδικοποιήστε το περιεχόμενο JPEG σε πλέγματα RGB pixel με κανάλια.
- Μετατρέψτε τους σε τανυστές κινητής υποδιαστολής για είσοδο σε νευρωνικά δίκτυα.
- Επανακλιμάκωση των τιμών των pixel (μεταξύ 0 και 255) στο διάστημα [0, 1] (καθώς τα νευρωνικά δίκτυα εκπαίδευσης με αυτό το εύρος γίνεται αποτελεσματικά).
Συνιστάται:
Τα συστήματα συστάσεων είναι μηχανική εκμάθηση;
Συστήματα προτάσεων είναι συστήματα μηχανικής εκμάθησης που βοηθούν τους χρήστες να ανακαλύψουν νέα προϊόντα και υπηρεσίες. Κάθε φορά που ψωνίζετε online, ένα σύστημα συστάσεων σας καθοδηγεί προς το πιο πιθανό προϊόν που μπορείτε να αγοράσετε .
Χρησιμοποιούσε το βαθύ μπλε τη μηχανική εκμάθηση;
Μέχρι το 1997, το Deep Blue ήταν αρκετά σοφιστικέ για να νικήσει τον Κασπάροφ, τον κυρίαρχο παγκόσμιο πρωταθλητή. Αν και σίγουρα η τεχνητή νοημοσύνη, το Deep Blue βασιζόταν λιγότερο στη μηχανική μάθηση από ό,τι τα τρέχοντα συστήματα … Το Deep Blue ήταν ουσιαστικά ένας υβριδικός επεξεργαστής υπερυπολογιστή γενικής χρήσης εξοπλισμένος με μάρκες επιταχυντή σκακιού .
Είναι χρήσιμα τα bayesian στατιστικά για τη μηχανική εκμάθηση;
Χρησιμοποιείται ευρέως στη μηχανική εκμάθηση Ο μέσος όρος μοντέλων Bayesian είναι ένας κοινός αλγόριθμος εποπτευόμενης εκμάθησης. Οι ταξινομητές Naïve Bayes είναι συνηθισμένοι στις εργασίες ταξινόμησης. Τα Bayesian χρησιμοποιούνται στη βαθιά μάθηση αυτές τις μέρες, η οποία επιτρέπει στους αλγόριθμους βαθιάς μάθησης να μαθαίνουν από μικρά σύνολα δεδομένων .
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;
Τι μαθηματικά απαιτούνται για τη μηχανική εκμάθηση;
Η μηχανική μάθηση τροφοδοτείται από τέσσερις κρίσιμες έννοιες και είναι Στατιστική, Γραμμική Άλγεβρα, Πιθανότητες και Λογισμός. Ενώ οι στατιστικές έννοιες είναι το βασικό μέρος κάθε μοντέλου, ο λογισμός μας βοηθά να μάθουμε και να βελτιστοποιήσουμε ένα μοντέλο .
