Der er syv vigtige trin i dataforbehandling i Machine Learning:
- Hent datasættet. …
- Importer alle de vigtige biblioteker. …
- Importer datasættet. …
- Identifikation og håndtering af de manglende værdier. …
- Kodning af de kategoriske data. …
- Opdeling af datasættet. …
- Funktionsskalering.
Hvad er trinene i dataforbehandling?
For at sikre data af høj kvalitet er det afgørende at forbehandle dem. For at gøre processen nemmere er dataforbehandling opdelt i fire trin: datarensning, dataintegration, datareduktion og datatransformation.
Hvad er dataforbehandling som brugt i maskinlæring?
I enhver maskinindlæringsproces er dataforbehandling det trin, hvor dataene bliver transformeret eller kodet for at bringe dem til en sådan tilstand, at maskinen nu nemt kan parse demMed andre ord, funktionerne i dataene kan nu let fortolkes af algoritmen.
Hvorfor skal vi forbehandle data i maskinlæring?
Dataforbehandling er et integreret trin i Machine Learning da kvaliteten af data og den nyttige information, der kan udledes af dem, direkte påvirker vores models evne til at lære; derfor er det ekstremt vigtigt, at vi forbehandler vores data, før de indføres i vores model.
Hvordan forbehandler du et billede til maskinlæring?
Algorithme:
- Læs billedfilerne (gemt i datamappen).
- Afkod JPEG-indholdet til RGB-gitter af pixels med kanaler.
- Konverter disse til floating-point tensorer til input til neurale net.
- Omskaler pixelværdierne (mellem 0 og 255) til [0, 1]-intervallet (efterhånden som træning af neurale netværk med dette interval bliver effektivt).
