Pareiza datu kopas sagatavošana ir ārkārtīgi svarīga efektīvai mašīnmācīšanās modeļu apmācībai. Labi sagatavota datu kopa nodrošina, ka modeļi var efektīvi mācīties un veikt precīzas prognozes. Šis process ietver vairākas galvenās darbības, tostarp datu vākšanu, datu tīrīšanu, datu priekšapstrādi un datu papildināšanu.
Pirmkārt, datu vākšana ir ļoti svarīga, jo tā nodrošina pamatu mašīnmācīšanās modeļu apmācībai. Savākto datu kvalitāte un kvantitāte tieši ietekmē modeļu veiktspēju. Ir svarīgi apkopot daudzveidīgu un reprezentatīvu datu kopu, kas aptver visus iespējamos problēmas scenārijus un variācijas. Piemēram, ja mēs apmācām modeli atpazīt ar roku rakstītus ciparus, datu kopā jāietver plašs rokraksta stilu klāsts, dažādi rakstīšanas instrumenti un dažāda pieredze.
Kad dati ir apkopoti, tie ir jānotīra, lai novērstu jebkādas neatbilstības, kļūdas vai novirzes. Datu tīrīšana nodrošina, ka modeļus neietekmē trokšņaina vai neatbilstoša informācija, kas var izraisīt neprecīzas prognozes. Piemēram, datu kopā, kurā ir klientu atsauksmes, dublēto ierakstu noņemšana, pareizrakstības kļūdu labošana un trūkstošo vērtību apstrāde ir būtiskas darbības, lai nodrošinātu augstas kvalitātes datus.
Pēc datu tīrīšanas tiek izmantotas priekšapstrādes metodes, lai datus pārveidotu piemērotā formātā mašīnmācīšanās modeļu apmācībai. Tas var ietvert funkciju mērogošanu, kategorisko mainīgo kodēšanu vai datu normalizēšanu. Iepriekšēja apstrāde nodrošina, ka modeļi var efektīvi mācīties no datiem un veikt nozīmīgas prognozes. Piemēram, datu kopā, kurā ir attēli, lai standartizētu modeļa ievadi, ir nepieciešamas tādas priekšapstrādes metodes kā izmēru maiņa, apgriešana un pikseļu vērtību normalizēšana.
Papildus tīrīšanai un pirmapstrādei var izmantot datu palielināšanas metodes, lai palielinātu datu kopas lielumu un daudzveidību. Datu palielināšana ietver jaunu paraugu ģenerēšanu, esošajiem datiem piemērojot nejaušas transformācijas. Tas palīdz modeļiem labāk vispārināt un uzlabo to spēju apstrādāt reālās pasaules datu variācijas. Piemēram, attēlu klasifikācijas uzdevumā var izmantot datu papildināšanas metodes, piemēram, pagriešanu, tulkošanu un apvēršanu, lai izveidotu papildu apmācības piemērus ar dažādām orientācijām un perspektīvām.
Pareiza datu kopas sagatavošana palīdz arī izvairīties no pārmērīgas pielāgošanas, kas rodas, ja modeļi iegaumē apmācības datus, nevis apgūst pamatā esošos modeļus. Nodrošinot, ka datu kopa ir reprezentatīva un daudzveidīga, modeļi ir mazāk piemēroti un var labi vispārināt neredzamus datus. Regularizācijas paņēmienus, piemēram, pārtraukšanu un L1/L2 regulēšanu, var izmantot arī kopā ar datu kopas sagatavošanu, lai vēl vairāk novērstu pārmērīgu pielāgošanu.
Pareiza datu kopas sagatavošana ir ļoti svarīga efektīvai mašīnmācīšanās modeļu apmācībai. Tas ietver daudzveidīgas un reprezentatīvas datu kopas vākšanu, datu tīrīšanu, lai novērstu neatbilstības, datu priekšapstrādi, lai tos pārveidotu piemērotā formātā, un datu papildināšanu, lai palielinātu to lielumu un daudzveidību. Šīs darbības nodrošina, ka modeļi var efektīvi mācīties un veikt precīzas prognozes, vienlaikus novēršot pārmērību.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals