Правильна підготовка набору даних є надзвичайно важливою для ефективного навчання моделей машинного навчання. Добре підготовлений набір даних гарантує, що моделі можуть ефективно навчатися та робити точні прогнози. Цей процес включає в себе кілька ключових етапів, включаючи збір даних, очищення даних, попередню обробку даних і доповнення даних.
По-перше, збір даних має вирішальне значення, оскільки він забезпечує основу для навчання моделей машинного навчання. Якість і кількість зібраних даних безпосередньо впливають на продуктивність моделей. Важливо зібрати різноманітний і репрезентативний набір даних, який охоплює всі можливі сценарії та варіації наявної проблеми. Наприклад, якщо ми навчаємо модель розпізнавати рукописні цифри, набір даних має включати широкий спектр стилів рукописного тексту, різні письмові інструменти та різне походження.
Коли дані зібрані, їх потрібно очистити, щоб усунути будь-які невідповідності, помилки чи викиди. Очищення даних гарантує, що на моделі не впливає шумна або нерелевантна інформація, яка може призвести до неточних прогнозів. Наприклад, у наборі даних, що містить відгуки клієнтів, видалення повторюваних записів, виправлення орфографічних помилок і обробка відсутніх значень є важливими кроками для забезпечення високоякісних даних.
Після очищення даних застосовуються методи попередньої обробки для перетворення даних у відповідний формат для навчання моделей машинного навчання. Це може включати масштабування функцій, кодування категоріальних змінних або нормалізацію даних. Попередня обробка гарантує, що моделі можуть ефективно вивчати дані та робити значущі прогнози. Наприклад, у наборі даних, що містить зображення, такі методи попередньої обробки, як зміна розміру, обрізка та нормалізація значень пікселів, необхідні для стандартизації вхідних даних для моделі.
На додаток до очищення та попередньої обробки можна застосувати методи збільшення даних, щоб збільшити розмір і різноманітність набору даних. Розширення даних передбачає створення нових вибірок шляхом застосування випадкових перетворень до існуючих даних. Це допомагає моделям краще узагальнюватись і покращує їхню здатність обробляти варіації даних реального світу. Наприклад, у завданні класифікації зображень методи збільшення даних, такі як обертання, переклад і перевертання, можна використовувати для створення додаткових навчальних прикладів з різними орієнтаціями та перспективами.
Правильна підготовка набору даних також допомагає уникнути переобладнання, яке відбувається, коли моделі запам’ятовують навчальні дані замість вивчення базових шаблонів. Забезпечуючи те, що набір даних є репрезентативним і різноманітним, моделі мають меншу ймовірність перепідбору та можуть добре узагальнювати невидимі дані. Техніки регулярізації, такі як відсівання та регулярізація L1/L2, також можуть застосовуватися разом із підготовкою набору даних, щоб додатково запобігти переобладнанню.
Правильна підготовка набору даних має вирішальне значення для ефективного навчання моделей машинного навчання. Це передбачає збір різноманітного та репрезентативного набору даних, очищення даних для усунення невідповідностей, попередню обробку даних для перетворення їх у відповідний формат і збільшення даних для збільшення їх розміру та різноманітності. Ці кроки гарантують, що моделі можуть ефективно навчатися та робити точні прогнози, а також запобігають переобладнанню.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals