Tinkamas duomenų rinkinio paruošimas yra labai svarbus efektyviam mašininio mokymosi modelių mokymui. Gerai parengtas duomenų rinkinys užtikrina, kad modeliai galėtų efektyviai mokytis ir tiksliai prognozuoti. Šis procesas apima kelis pagrindinius veiksmus, įskaitant duomenų rinkimą, duomenų valymą, išankstinį duomenų apdorojimą ir duomenų papildymą.
Pirma, duomenų rinkimas yra labai svarbus, nes jis yra mašininio mokymosi modelių mokymo pagrindas. Surinktų duomenų kokybė ir kiekis tiesiogiai veikia modelių veikimą. Labai svarbu surinkti įvairų ir reprezentatyvų duomenų rinkinį, kuris apimtų visus galimus nagrinėjamos problemos scenarijus ir variantus. Pavyzdžiui, jei mokome modelį atpažinti ranka rašytus skaitmenis, duomenų rinkinyje turėtų būti daug rašymo ranka stilių, skirtingų rašymo priemonių ir įvairių fonų.
Surinkus duomenis, juos reikia išvalyti, kad būtų pašalinti neatitikimai, klaidos ar nukrypimai. Duomenų valymas užtikrina, kad modeliams nedarytų įtakos triukšminga ar nereikšminga informacija, o tai gali lemti netikslias prognozes. Pavyzdžiui, duomenų rinkinyje, kuriame yra klientų atsiliepimų, pasikartojančių įrašų pašalinimas, rašybos klaidų taisymas ir trūkstamų reikšmių tvarkymas yra esminiai veiksmai siekiant užtikrinti aukštos kokybės duomenis.
Išvalius duomenis, taikomi išankstinio apdorojimo metodai, kad duomenys būtų transformuojami į tinkamą formatą mašininio mokymosi modeliams mokyti. Tai gali apimti funkcijų mastelio keitimą, kategorinių kintamųjų kodavimą arba duomenų normalizavimą. Išankstinis apdorojimas užtikrina, kad modeliai galėtų veiksmingai mokytis iš duomenų ir pateikti prasmingas prognozes. Pavyzdžiui, duomenų rinkinyje, kuriame yra vaizdai, norint standartizuoti modelio įvestį, būtini išankstinio apdorojimo metodai, tokie kaip dydžio keitimas, apkarpymas ir pikselių reikšmių normalizavimas.
Be valymo ir išankstinio apdorojimo, siekiant padidinti duomenų rinkinio dydį ir įvairovę, galima taikyti duomenų papildymo metodus. Duomenų papildymas apima naujų pavyzdžių generavimą taikant esamų duomenų atsitiktines transformacijas. Tai padeda modeliams geriau apibendrinti ir pagerina jų gebėjimą tvarkyti realaus pasaulio duomenų pokyčius. Pavyzdžiui, atliekant vaizdų klasifikavimo užduotį, duomenų papildymo metodai, tokie kaip pasukimas, vertimas ir apvertimas, gali būti naudojami kuriant papildomus mokymo pavyzdžius su skirtingomis kryptimis ir perspektyvomis.
Tinkamas duomenų rinkinio paruošimas taip pat padeda išvengti per didelio pritaikymo, kuris įvyksta, kai modeliai įsimena mokymo duomenis, o ne išmoksta pagrindinius modelius. Užtikrinant, kad duomenų rinkinys būtų reprezentatyvus ir įvairus, mažiau tikėtina, kad modeliai bus per daug pritaikyti ir gali gerai apibendrinti nematomus duomenis. Reguliavimo metodai, tokie kaip iškritimas ir L1/L2 reguliavimas, taip pat gali būti taikomi ruošiant duomenų rinkinį, kad būtų išvengta per didelio pritaikymo.
Norint veiksmingai mokyti mašininio mokymosi modelius, labai svarbu tinkamai paruošti duomenų rinkinį. Tai apima įvairaus ir reprezentatyvaus duomenų rinkinio rinkimą, duomenų valymą, kad būtų pašalinti neatitikimai, išankstinis duomenų apdorojimas, kad jie būtų paverčiami tinkamu formatu, ir duomenų papildymas, siekiant padidinti jų dydį ir įvairovę. Šiais veiksmais užtikrinama, kad modeliai galėtų efektyviai mokytis ir tiksliai prognozuoti, taip pat užkertamas kelias permontavimui.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals