יש שבעה שלבים משמעותיים בעיבוד מקדים של נתונים בלמידה חישובית:
- רכישת מערך הנתונים. …
- ייבא את כל הספריות החשובות. …
- ייבא את מערך הנתונים. …
- זיהוי וטיפול בערכים החסרים. …
- קידוד הנתונים הקטגוריים. …
- פיצול מערך הנתונים. …
- קנה מידה של תכונות.
מהם השלבים בעיבוד מוקדם של נתונים?
כדי להבטיח נתונים באיכות גבוהה, חיוני לעבד אותם מראש. כדי להקל על התהליך, עיבוד מוקדם של נתונים מחולק לארבעה שלבים: ניקוי נתונים, שילוב נתונים, הפחתת נתונים והמרת נתונים.
מהו עיבוד מקדים של נתונים בשימוש בלמידת מכונה?
בכל תהליך למידת מכונה, עיבוד מקדים של נתונים הוא השלב שבו הנתונים עוברים טרנספורמציה, או מקודדים, כדי להביא אותם למצב כזה שכעת המכונה יכולה לנתח אותם בקלותבמילים אחרות, כעת ניתן לפרש בקלות את תכונות הנתונים על ידי האלגוריתם.
למה אנחנו צריכים לעבד נתונים מראש בלמידת מכונה?
עיבוד מקדים של נתונים הוא שלב אינטגרלי בלמידת מכונה שכן איכות הנתונים והמידע השימושי שניתן להפיק מהם משפיע ישירות על יכולת המודל שלנו ללמוד; לכן, חשוב ביותר שנעבד מראש את הנתונים שלנו לפני הזנתם למודל שלנו.
איך מעבדים מראש תמונה ללמידת מכונה?
אלגוריתם:
- קרא את קבצי התמונות (מאוחסנים בתיקיית הנתונים).
- פענח את תוכן ה-JPEG לרשתות RGB של פיקסלים עם ערוצים.
- המר אותם לטנזורים של נקודה צפה לקלט לרשתות עצביות.
- שינוי קנה מידה של ערכי הפיקסלים (בין 0 ל-255) למרווח [0, 1] (כאשר אימון רשתות עצביות עם טווח זה נעשה יעיל).
