Ci sono sette passaggi significativi nella preelaborazione dei dati in Machine Learning:
- Acquisisci il set di dati. …
- Importa tutte le librerie cruciali. …
- Importa il set di dati. …
- Identificazione e gestione dei valori mancanti. …
- Codifica dei dati categoriali. …
- Dividi il set di dati. …
- Ridimensionamento delle funzioni.
Quali sono le fasi della preelaborazione dei dati?
Per garantire dati di alta qualità, è fondamentale preelaborarli. Per semplificare il processo, la preelaborazione dei dati è suddivisa in quattro fasi: pulizia dei dati, integrazione dei dati, riduzione dei dati e trasformazione dei dati.
Che cos'è la preelaborazione dei dati utilizzata nell'apprendimento automatico?
In qualsiasi processo di Machine Learning, la preelaborazione dei dati è quel passaggio in cui i dati vengono trasformati, o codificati, per portarli a uno stato tale che ora la macchina possa facilmente analizzarliIn altre parole, le caratteristiche dei dati possono ora essere facilmente interpretate dall'algoritmo.
Perché abbiamo bisogno di preelaborare i dati nell'apprendimento automatico?
La preelaborazione dei dati è una fase integrante del Machine Learning poiché la qualità dei dati e le informazioni utili che possono essere derivate da essi influiscono direttamente sulla capacità di apprendimento del nostro modello; pertanto, è estremamente importante pre-elaborare i nostri dati prima di inserirli nel nostro modello.
Come si preelabora un'immagine per l'apprendimento automatico?
Algoritmo:
- Leggi i file immagine (memorizzati nella cartella dati).
- Decodifica il contenuto JPEG in griglie RGB di pixel con canali.
- Convertirli in tensori a virgola mobile per l'input in reti neurali.
- Riscala i valori dei pixel (tra 0 e 255) all'intervallo [0, 1] (poiché l'addestramento delle reti neurali con questo intervallo diventa efficiente).