Det finns sju viktiga steg i dataförbehandling i maskininlärning:
- Hämta datasetet. …
- Importera alla viktiga bibliotek. …
- Importera datamängden. …
- Identifiera och hantera de saknade värdena. …
- Kodning av kategoridata. …
- Dela upp datasetet. …
- Funktionsskalning.
Vilka är stegen i dataförbehandling?
För att säkerställa data av hög kvalitet är det avgörande att förbehandla dem. För att göra processen enklare är dataförbehandlingen uppdelad i fyra steg: datarensning, dataintegration, datareduktion och datatransformation.
Vad är dataförbehandling som används i maskininlärning?
I alla maskininlärningsprocesser är dataförbearbetning det steg i vilket data transformeras eller kodas för att få det till ett sådant tillstånd att maskinen nu enkelt kan analysera denMed andra ord, funktionerna i datan kan nu enkelt tolkas av algoritmen.
Varför behöver vi förbehandla data i maskininlärning?
Dataförbehandling är ett integrerat steg i maskininlärning eftersom kvaliteten på data och den användbara information som kan härledas från den direkt påverkar vår modells förmåga att lära; därför är det oerhört viktigt att vi förbehandlar vår data innan den matas in i vår modell.
Hur förbearbetar man en bild för maskininlärning?
Algorithm:
- Läs bildfilerna (lagrade i datamappen).
- Avkoda JPEG-innehållet till RGB-rutnät av pixlar med kanaler.
- Konvertera dessa till flyttals-tensorer för inmatning till neurala nät.
- Omskala pixelvärdena (mellan 0 och 255) till intervallet [0, 1] (eftersom träning av neurala nätverk med detta intervall blir effektivt).
