Det er syv viktige trinn i dataforbehandling i maskinlæring:
- Hent datasettet. …
- Importer alle viktige biblioteker. …
- Importer datasettet. …
- Identifisering og håndtering av manglende verdier. …
- Koding av de kategoriske dataene. …
- Splitting av datasettet. …
- Funksjonsskalering.
Hva er trinnene i dataforbehandling?
For å sikre data av høy kvalitet er det avgjørende å forhåndsbehandle dem. For å gjøre prosessen enklere er dataforbehandling delt inn i fire trinn: datarensing, dataintegrasjon, datareduksjon og datatransformasjon.
Hva er dataforbehandling som brukes i maskinlæring?
I enhver maskinlæringsprosess er dataforbehandling det trinnet der dataene blir transformert, eller kodet, for å bringe dem til en slik tilstand at maskinen nå enkelt kan analysere demMed andre ord, egenskapene til dataene kan nå lett tolkes av algoritmen.
Hvorfor må vi forhåndsbehandle data i maskinlæring?
Dataforbehandling er et integrert trinn i maskinlæring da kvaliteten på data og den nyttige informasjonen som kan utledes fra den, direkte påvirker evnen til modellen vår til å lære; derfor er det ekstremt viktig at vi forhåndsbehandler dataene våre før de mates inn i modellen vår.
Hvordan forhåndsbehandler du et bilde for maskinlæring?
Algorithm:
- Les bildefilene (lagret i datamappen).
- Dekod JPEG-innholdet til RGB-nett med piksler med kanaler.
- Konverter disse til flytepunkttensorer for input til nevrale nett.
- Omskaler pikselverdiene (mellom 0 og 255) til [0, 1]-intervallet (ettersom trening av nevrale nettverk med denne rekkevidden blir effektiv).