Inhaltsverzeichnis:
- Es gibt sieben wichtige Schritte bei der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen:
- Wie sieht die Datenvorverarbeitung aus?
- Was ist Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen?
- Warum müssen wir Daten beim maschinellen Lernen vorverarbeiten?
- Wie verarbeitet man ein Bild für maschinelles Lernen vor?
Video: Wie werden Daten für maschinelles Lernen vorverarbeitet?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-10 06:33
Es gibt sieben wichtige Schritte bei der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen:
- Datensatz erfassen. …
- Importiere alle wichtigen Bibliotheken. …
- Datensatz importieren. …
- Identifizieren und Umgang mit den fehlenden Werten. …
- Codierung der kategorialen Daten. …
- Aufteilen des Datensatzes. …
- Funktionsskalierung.
Wie sieht die Datenvorverarbeitung aus?
Um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten, ist es entscheidend, sie vorzuverarbeiten. Um den Prozess zu vereinfachen, ist die Datenvorverarbeitung in vier Stufen unterteilt: Datenbereinigung, Datenintegration, Datenreduktion und Datentransformation.
Was ist Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen?
In jedem maschinellen Lernprozess ist die Datenvorverarbeitung der Schritt, in dem die Daten transformiert oder kodiert werden, um sie in einen Zustand zu bringen, in dem die Maschine sie jetzt leicht analysieren kannMit anderen Worten, die Merkmale der Daten können nun vom Algorithmus leicht interpretiert werden.
Warum müssen wir Daten beim maschinellen Lernen vorverarbeiten?
Die Datenvorverarbeitung ist ein integraler Schritt des maschinellen Lernens, da die Qualität der Daten und der nützlichen Informationen, die daraus abgeleitet werden können, sich direkt auf die Lernfähigkeit unseres Modells auswirkt; Daher ist es äußerst wichtig, dass wir unsere Daten vorverarbeiten, bevor wir sie in unser Modell einspeisen.
Wie verarbeitet man ein Bild für maschinelles Lernen vor?
Algorithmus:
- Bilddateien lesen (im Datenordner gespeichert).
- Decodieren Sie den JPEG-Inh alt in RGB-Pixelgitter mit Kanälen.
- Konvertiere diese in Fließkomma-Tensoren für die Eingabe in neuronale Netze.
- Skalieren Sie die Pixelwerte (zwischen 0 und 255) neu auf das Intervall [0, 1] (da das Training neuronaler Netze mit diesem Bereich effizient wird).
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Hat Deep Blue maschinelles Lernen verwendet?
Bis 1997 war Deep Blue raffiniert genug, um Kasparov, den amtierenden Weltmeister, zu besiegen. Obwohl KI, Deep Blue sich weniger auf maschinelles Lernen stützte als aktuelle Systeme … Deep Blue war im Wesentlichen ein Hybrid, ein Allzweck-Supercomputer-Prozessor, der mit Schachbeschleunigungschips ausgestattet war .
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