Orodha ya maudhui:
- Kuna hatua saba muhimu katika usindikaji wa awali wa data katika Mafunzo ya Mashine:
- Je, ni hatua gani za usindikaji wa awali wa data?
- Uchakataji wa data ni nini kama inavyotumika katika kujifunza kwa mashine?
- Kwa nini tunahitaji kuchakata mapema data katika kujifunza kwa mashine?
- Je, unatayarishaje picha kwa ajili ya kujifunza kwa mashine?
Video: Jinsi ya kuchakata mapema data ya kujifunza kwa mashine?
2024 Mwandishi: Fiona Howard | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2024-01-10 06:43
Kuna hatua saba muhimu katika usindikaji wa awali wa data katika Mafunzo ya Mashine:
- Nunua mkusanyiko wa data. …
- Leta maktaba zote muhimu. …
- Leta mkusanyiko wa data. …
- Kutambua na kushughulikia thamani zinazokosekana. …
- Inasimba data ya kitengo. …
- Kugawanya mkusanyiko wa data. …
- Kuongeza kipengele.
Je, ni hatua gani za usindikaji wa awali wa data?
Ili kuhakikisha data ya ubora wa juu, ni muhimu kuichakata mapema. Ili kurahisisha mchakato, usindikaji wa awali wa data umegawanywa katika hatua nne: kusafisha data, kuunganisha data, kupunguza data na kubadilisha data.
Uchakataji wa data ni nini kama inavyotumika katika kujifunza kwa mashine?
Katika mchakato wowote wa Kujifunza kwa Mashine, Usindikaji wa Data ni hatua hiyo ambayo data hubadilishwa, au Kusimbwa, ili kuifanya iwe katika hali ambayo sasa mashine inaweza kuichanganua kwa urahisiKwa maneno mengine, vipengele vya data sasa vinaweza kufasiriwa kwa urahisi na kanuni.
Kwa nini tunahitaji kuchakata mapema data katika kujifunza kwa mashine?
Uchakataji wa mapema wa data ni hatua muhimu katika Mafunzo ya Mashine kama ubora wa data na maelezo muhimu yanayoweza kutolewa kwayo huathiri moja kwa moja uwezo wa muundo wetu kujifunza; kwa hivyo, ni muhimu sana kwamba tuchakata data yetu kabla ya kuiingiza katika muundo wetu.
Je, unatayarishaje picha kwa ajili ya kujifunza kwa mashine?
Algorithm:
- Soma faili za picha (zilizohifadhiwa katika folda ya data).
- Simbua maudhui ya JPEG kuwa gridi za RGB za pikseli zilizo na chaneli.
- Geuza hizi ziwe vipino vya uhakika vinavyoelea kwa ajili ya kuingiza neti za neva.
- Weka upya thamani za pikseli (kati ya 0 na 255) hadi muda wa [0, 1] (huku mafunzo ya mitandao ya neural yakitumia masafa haya yanavyofanya kazi).
Ilipendekeza:
Je, blue blue ilitumia kujifunza kwa mashine?
Kufikia 1997, Deep Blue ilikuwa ya kisasa vya kutosha kumshinda Kasparov, bingwa mtawala wa dunia. Ingawa kwa hakika AI, Deep Blue ilitegemea kidogo kujifunza kwa mashine kuliko mifumo ya sasa inavyofanya … Deep Blue kimsingi ilikuwa mseto, kichakataji cha kompyuta kuu cha madhumuni ya jumla kilichovalishwa chips za chess accelerator .
Je, takwimu za bayesian ni muhimu kwa kujifunza kwa mashine?
Inatumika inatumika sana katika kujifunza kwa mashine Wastani wa muundo wa Bayesian ni kanuni ya kawaida ya kujifunza inayosimamiwa. Viainishi vya Naïve Bayes ni vya kawaida katika kazi za uainishaji. Bayesian hutumiwa katika kujifunza kwa kina siku hizi, ambayo inaruhusu algoriti za kujifunza kwa kina kujifunza kutoka kwa seti ndogo za data .
Je, ni muhimu kuchakata data mapema?
Ni mbinu ya uchimbaji data ambayo hubadilisha data ghafi kuwa umbizo linaloeleweka. Data ghafi (data ya ulimwengu halisi) huwa haijakamilika na data hiyo haiwezi kutumwa kupitia modeli. Hiyo inaweza kusababisha makosa fulani. Ndiyo maana tunahitaji kuchakata data kabla ya kutuma kupitia modeli Kwa nini tunahitaji kuchakata data mapema?
Kuchakata mapema ni nini katika kujifunza kwa mashine?
Uchakataji wa awali wa data katika Kujifunza kwa Mashine hurejelea mbinu ya kuandaa (kusafisha na kupanga) data ghafi ili kuifanya ifae jengo na mafunzo ya miundo ya Kujifunza Mashine . Kuchakata kunamaanisha nini katika kujifunza kwa mashine?
Ni kiainisha kipi kinachofaa zaidi katika kujifunza kwa mashine?
Kuchagua Muundo Bora wa Uainishaji wa Kujifunza kwa Mashine Mashine ya vekta ya usaidizi (SVM) hufanya kazi vyema wakati data yako ina aina mbili haswa. … k-Nearest Neighbor (kNN) hufanya kazi na data, ambapo utangulizi wa data mpya utawekwa kwa kategoria.
