สารบัญ:
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องมีเจ็ดขั้นตอนที่สำคัญ:
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้ามีขั้นตอนอย่างไร
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
- ทำไมเราต้องประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง
- คุณประมวลผลภาพล่วงหน้าสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร
2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องมีเจ็ดขั้นตอนที่สำคัญ:
- รับชุดข้อมูล …
- นำเข้าห้องสมุดที่สำคัญทั้งหมด …
- นำเข้าชุดข้อมูล …
- การระบุและจัดการกับค่าที่หายไป …
- การเข้ารหัสข้อมูลหมวดหมู่ …
- กำลังแยกชุดข้อมูล …
- การปรับขนาดคุณสมบัติ
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้ามีขั้นตอนอย่างไร
เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีคุณภาพสูง การประมวลผลล่วงหน้าเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้กระบวนการง่ายขึ้น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าแบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอน: การล้างข้อมูล การรวมข้อมูล การลดข้อมูล และการแปลงข้อมูล.
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
ในกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิงใดๆ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าคือ ขั้นตอนที่ข้อมูลถูกแปลงหรือเข้ารหัส เพื่อให้อยู่ในสถานะที่ขณะนี้เครื่องสามารถแยกวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายกล่าวอีกนัยหนึ่ง ฟีเจอร์ของข้อมูลสามารถตีความได้อย่างง่ายดายด้วยอัลกอริธึม
ทำไมเราต้องประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากคุณภาพของข้อมูลและข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่สามารถดึงออกมาได้จะส่งผลโดยตรงต่อความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้; ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่เราต้องประมวลผลข้อมูลของเราล่วงหน้าก่อนที่จะป้อนลงในแบบจำลองของเรา
คุณประมวลผลภาพล่วงหน้าสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงอย่างไร
อัลกอริทึม:
- อ่านไฟล์รูปภาพ (เก็บไว้ในโฟลเดอร์ข้อมูล).
- ถอดรหัสเนื้อหา JPEG เป็นตาราง RGB ของพิกเซลพร้อมช่อง
- แปลงสิ่งเหล่านี้เป็นเทนเซอร์จุดลอยตัวสำหรับอินพุตไปยังโครงข่ายประสาท
- เปลี่ยนขนาดค่าพิกเซล (ระหว่าง 0 ถึง 255) เป็นช่วง [0, 1] (เนื่องจากการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมด้วยช่วงนี้จะมีประสิทธิภาพ)
