Належная падрыхтоўка набору даных вельмі важная для эфектыўнага навучання мадэлям машыннага навучання. Добра падрыхтаваны набор даных гарантуе, што мадэлі могуць эфектыўна вучыцца і рабіць дакладныя прагнозы. Гэты працэс уключае ў сябе некалькі ключавых этапаў, уключаючы збор даных, ачыстку даных, папярэднюю апрацоўку і дапаўненне даных.
Па-першае, збор даных мае вырашальнае значэнне, паколькі ён забяспечвае аснову для навучання мадэлям машыннага навучання. Якасць і колькасць сабраных даных непасрэдна ўплываюць на прадукцыйнасць мадэляў. Вельмі важна сабраць разнастайны і рэпрэзентатыўны набор даных, які ахоплівае ўсе магчымыя сцэнарыі і варыяцыі разгляданай праблемы. Напрыклад, калі мы навучаем мадэль распазнаваць рукапісныя лічбы, набор даных павінен уключаць у сябе шырокі спектр стыляў почырку, розныя інструменты для пісьма і рознае паходжанне.
Пасля збору даных іх трэба ачысціць, каб выдаліць любыя неадпаведнасці, памылкі або выкіды. Ачыстка даных гарантуе, што на мадэлі не ўплывае шумная або нерэлевантная інфармацыя, якая можа прывесці да недакладных прагнозаў. Напрыклад, у наборы дадзеных, які змяшчае водгукі кліентаў, выдаленне дублікатаў запісаў, выпраўленне арфаграфічных памылак і апрацоўка адсутных значэнняў з'яўляюцца важнымі крокамі для забеспячэння высокай якасці даных.
Пасля ачысткі даных прымяняюцца метады папярэдняй апрацоўкі, каб пераўтварыць даныя ў прыдатны фармат для навучання мадэлям машыннага навучання. Гэта можа ўключаць у сябе маштабаванне функцый, кадаванне катэгарыяльных зменных або нармалізацыю даных. Папярэдняя апрацоўка гарантуе, што мадэлі могуць эфектыўна вучыцца на дадзеных і рабіць значныя прагнозы. Напрыклад, у наборы даных, які змяшчае выявы, для стандартызацыі ўваходных дадзеных для мадэлі неабходны такія метады папярэдняй апрацоўкі, як змяненне памеру, абрэзка і нармалізацыя значэнняў пікселяў.
У дадатак да ачысткі і папярэдняй апрацоўкі можна прымяніць метады павелічэння даных для павелічэння памеру і разнастайнасці набору даных. Пашырэнне даных прадугледжвае стварэнне новых выбарак шляхам прымянення выпадковых пераўтварэнняў да існуючых даных. Гэта дапамагае мадэлям лепш абагульняць і паляпшае іх здольнасць апрацоўваць варыяцыі рэальных даных. Напрыклад, у задачы па класіфікацыі відарысаў метады павелічэння даных, такія як паварот, пераклад і перагортванне, можна выкарыстоўваць для стварэння дадатковых навучальных прыкладаў з рознымі арыентацыямі і перспектывамі.
Правільная падрыхтоўка набору даных таксама дапамагае пазбегнуць празмернага абсталявання, якое адбываецца, калі мадэлі запамінаюць навучальныя даныя замест вывучэння асноўных шаблонаў. Гарантуючы, што набор даных з'яўляецца рэпрэзентатыўным і разнастайным, мадэлі з меншай верагоднасцю перападбіраюцца і могуць добра абагульніць нябачныя даныя. Метады рэгулярызацыі, такія як адсеў і рэгулярізацыя L1/L2, таксама могуць прымяняцца ў спалучэнні з падрыхтоўкай набору даных, каб у далейшым прадухіліць празмернае абсталяванне.
Належная падрыхтоўка набору даных мае вырашальнае значэнне для эфектыўнага навучання мадэлям машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе збор разнастайных і рэпрэзентатыўных набораў даных, ачыстку даных для выдалення неадпаведнасцей, папярэднюю апрацоўку даных для пераўтварэння іх у прыдатны фармат і дапаўненне даных для павелічэння іх памеру і разнастайнасці. Гэтыя крокі гарантуюць, што мадэлі могуць эфектыўна вучыцца і рабіць дакладныя прагнозы, а таксама прадухіляюць пераабсталяванне.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals