Andmestiku nõuetekohane ettevalmistamine on masinõppemudelite tõhusaks väljaõppeks ülimalt oluline. Hästi ettevalmistatud andmestik tagab, et mudelid saavad tõhusalt õppida ja teha täpseid ennustusi. See protsess hõlmab mitut põhietappi, sealhulgas andmete kogumist, andmete puhastamist, andmete eeltöötlust ja andmete täiendamist.
Esiteks on andmete kogumine ülioluline, kuna see loob aluse masinõppemudelite koolitamiseks. Kogutud andmete kvaliteet ja kvantiteet mõjutavad otseselt mudelite toimivust. Oluline on koguda mitmekesine ja esinduslik andmekogum, mis hõlmab kõiki võimalikke stsenaariume ja probleemi variatsioone. Näiteks kui koolitame mudelit käsitsi kirjutatud numbrite äratundmiseks, peaks andmestik sisaldama laias valikus käsitsi kirjutamise stiile, erinevaid kirjutusvahendeid ja erinevat tausta.
Kui andmed on kogutud, tuleb need puhastada, et eemaldada kõik vastuolud, vead või kõrvalekalded. Andmete puhastamine tagab, et mudeleid ei mõjuta mürarikas või ebaoluline teave, mis võib põhjustada ebatäpseid ennustusi. Näiteks klientide arvustusi sisaldavas andmekogumis on kvaliteetsete andmete tagamiseks olulised sammud topeltkirjete eemaldamine, õigekirjavigade parandamine ja puuduvate väärtuste käsitlemine.
Pärast andmete puhastamist rakendatakse eeltöötlustehnikaid, et muuta andmed masinõppemudelite koolitamiseks sobivasse vormingusse. See võib hõlmata funktsioonide skaleerimist, kategooriliste muutujate kodeerimist või andmete normaliseerimist. Eeltöötlus tagab, et mudelid saavad andmetest tõhusalt õppida ja teha sisukaid prognoose. Näiteks pilte sisaldavas andmekogumis on mudeli sisendi standardiseerimiseks vajalikud eeltöötlusmeetodid, nagu piksliväärtuste suuruse muutmine, kärpimine ja normaliseerimine.
Lisaks puhastamisele ja eeltöötlusele saab andmestiku suuruse ja mitmekesisuse suurendamiseks rakendada andmete suurendamise tehnikaid. Andmete suurendamine hõlmab uute valimite genereerimist, rakendades olemasolevatele andmetele juhuslikke teisendusi. See aitab mudelitel paremini üldistada ja parandab nende võimet käsitleda tegelike andmete variatsioone. Näiteks piltide klassifitseerimise ülesandes saab kasutada andmete suurendamise tehnikaid, nagu pööramine, tõlkimine ja ümberpööramine, et luua täiendavaid koolitusnäiteid erineva orientatsiooni ja vaatenurgaga.
Andmestiku nõuetekohane ettevalmistamine aitab vältida ka ülepaigutamist, mis tekib siis, kui mudelid jätavad treeningandmed pähe, selle asemel et õppida aluseks olevaid mustreid. Tagades, et andmestik on esinduslik ja mitmekesine, on mudelid vähem tõenäoline, et need sobiksid üle ja neid saab hästi üldistada nähtamatuteks andmeteks. Regulariseerimistehnikaid, nagu väljalangemine ja L1/L2 reguleerimine, saab rakendada ka koos andmekogumi ettevalmistamisega, et vältida ülepaigutamist.
Andmestiku nõuetekohane ettevalmistamine on masinõppemudelite tõhusaks väljaõppeks ülioluline. See hõlmab mitmekesise ja esindusliku andmestiku kogumist, andmete puhastamist ebakõlade kõrvaldamiseks, andmete eeltöötlust, et need sobivasse vormingusse teisendada, ja andmete täiendamist, et suurendada nende suurust ja mitmekesisust. Need sammud tagavad, et mudelid saavad tõhusalt õppida ja teha täpseid ennustusi, vältides samas ka ülepaigutamist.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis