การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึง เทคนิคในการเตรียม (ทำความสะอาดและจัดระเบียบ) ข้อมูลดิบเพื่อให้เหมาะสำหรับการสร้างและฝึกโมเดล Machine Learning.
การประมวลผลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องหมายความว่าอย่างไร
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าคือ กระบวนการเตรียมข้อมูลดิบและทำให้เหมาะสมกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นขั้นตอนแรกและสำคัญยิ่งในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และในขณะที่ดำเนินการใดๆ กับข้อมูล จำเป็นต้องทำความสะอาดข้อมูลและจัดรูปแบบ …
การประมวลผลล่วงหน้าในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไรและทำไมจึงต้องมี
ต้องการการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าบางโมเดล Machine Learning ที่ระบุต้องการข้อมูลในรูปแบบที่ระบุ ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึม Random Forest ไม่รองรับค่า Null ดังนั้นเพื่อรันค่า Null ของอัลกอริธึมฟอเรสต์แบบสุ่มจึงต้องได้รับการจัดการ จากชุดข้อมูลดิบเดิม
เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าคืออะไร
มีเทคนิคอะไรบ้างในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
- ทำความสะอาด/ล้างข้อมูล. ทำความสะอาดข้อมูล "สกปรก" ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะไม่สมบูรณ์ มีเสียงดัง และไม่สอดคล้องกัน …
- การบูรณาการข้อมูล การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง …
- การแปลงข้อมูล การสร้างคิวบ์ข้อมูล …
- ลดข้อมูล ลดการแสดงชุดข้อมูล
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าคืออะไร
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าคือ กระบวนการแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจได้ นอกจากนี้ยังเป็นขั้นตอนสำคัญในการขุดข้อมูลเนื่องจากเราไม่สามารถทำงานกับข้อมูลดิบได้ ควรตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลก่อนใช้การเรียนรู้ของเครื่องหรืออัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล