Mündəricat:
- Maşın Öyrənməsində verilənlərin əvvəlcədən işlənməsinin yeddi mühüm addımı var:
- Məlumatların əvvəlcədən emalında hansı addımlar var?
- Maşın öyrənməsində istifadə olunan verilənlərin əvvəlcədən emalı nədir?
- Niyə biz maşın öyrənməsində verilənləri əvvəlcədən emal etməliyik?
- Maşın öyrənməsi üçün şəkli necə əvvəlcədən emal edirsiniz?
Video: Maşın öyrənməsi üçün verilənləri necə əvvəlcədən emal etmək olar?
2024 Müəllif: Fiona Howard | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2024-01-10 06:34
Maşın Öyrənməsində verilənlərin əvvəlcədən işlənməsinin yeddi mühüm addımı var:
- Data dəstini əldə edin. …
- Bütün mühüm kitabxanaları idxal edin. …
- Data dəstini idxal edin. …
- İtkin dəyərlərin müəyyən edilməsi və idarə edilməsi. …
- Kateqorik verilənlərin kodlaşdırılması. …
- Data dəstinin bölünməsi. …
- Funksiya miqyası.
Məlumatların əvvəlcədən emalında hansı addımlar var?
Yüksək keyfiyyətli məlumatı təmin etmək üçün onu əvvəlcədən emal etmək çox vacibdir. Prosesi asanlaşdırmaq üçün verilənlərin ilkin işlənməsi dörd mərhələyə bölünür: məlumatların təmizlənməsi, verilənlərin inteqrasiyası, məlumatların azaldılması və məlumatların çevrilməsi.
Maşın öyrənməsində istifadə olunan verilənlərin əvvəlcədən emalı nədir?
İstənilən Maşın Öyrənmə prosesində Məlumatların İlkin Emalı verilənlərin çevrildiyi və ya Kodlaşdırıldığı addımdır ki, indi maşın onu asanlıqla təhlil edə bilsinBaşqa sözlə desək, verilənlərin xüsusiyyətləri indi alqoritm vasitəsilə asanlıqla şərh edilə bilər.
Niyə biz maşın öyrənməsində verilənləri əvvəlcədən emal etməliyik?
Məlumatların əvvəlcədən emalı Maşın Öyrənməsində ayrılmaz bir addımdır məlumatların keyfiyyəti və ondan əldə edilə bilən faydalı məlumat modelimizin öyrənmə qabiliyyətinə birbaşa təsir edir; buna görə də, məlumatları modelimizə daxil etməzdən əvvəl onları əvvəlcədən emal etməyimiz son dərəcə vacibdir.
Maşın öyrənməsi üçün şəkli necə əvvəlcədən emal edirsiniz?
Alqoritm:
- Şəkil fayllarını oxuyun (məlumat qovluğunda saxlanılır).
- JPEG məzmununu kanallarla RGB piksel şəbəkələrinə deşifrə edin.
- Bunları neyron şəbəkələrə daxil etmək üçün üzən nöqtəli tensorlara çevirin.
- Piksel dəyərlərini (0 ilə 255 arasında) [0, 1] intervalına dəyişdirin (bu diapazonla neyron şəbəkələri öyrətmək səmərəli olur).
Tövsiyə:
Bayes statistikası maşın öyrənməsi üçün faydalıdırmı?
Bu maşın öyrənməsində geniş istifadə olunur Bayes modelinin orta hesablanması ümumi nəzarət edilən öyrənmə alqoritmidir. Təsnifat tapşırıqlarında sadəlövh Bayes klassifikatorları geniş yayılmışdır. Bayesian bu günlərdə dərin öyrənmədə istifadə olunur ki, bu da dərin öyrənmə alqoritmlərinə kiçik verilənlər toplularından öyrənməyə imkan verir .
Niyə verilənləri əvvəlcədən emal edirsiniz?
Bu, xam məlumatları başa düşülən formata çevirən məlumat mədən üsuludur Xam data (real dünya məlumatları) həmişə natamamdır və həmin data model vasitəsilə göndərilə bilməz. Bu, müəyyən səhvlərə səbəb olardı. Buna görə də bir model vasitəsilə göndərməzdən əvvəl datanı əvvəlcədən emal etməliyik .
Kubdan verilənləri əldə etmək üçün hansı sorğulardan istifadə olunur?
Kublardan verilənləri əldə etmək üçün istifadə edilə bilən MDX sorğularının xüsusi növü var. Bu məqalə SQL Server Analiz Xidmətindən istifadə edərək OLAP Cubes tətbiqinin əsaslarını əhatə edir . Kubu necə sorğulayırsınız? SQL Server:
Məlumatları əvvəlcədən emal etmək lazımdırmı?
Bu, xam məlumatları başa düşülən formata çevirən verilənlərin öyrənilməsi üsuludur. Xam məlumatlar (real dünya məlumatları) həmişə natamamdır və bu məlumatlar model vasitəsilə göndərilə bilməz. Bu, müəyyən səhvlərə səbəb olardı. Buna görə model vasitəsilə göndərməzdən əvvəl datanı əvvəlcədən emal etməliyik Niyə datanı əvvəlcədən emal etməliyik?
Maşın öyrənməsi üçün hansı riyaziyyat tələb olunur?
Maşın öyrənməsi dörd kritik konsepsiya ilə dəstəklənir və Statistika, Xətti Cəbr, Ehtimal və Hesablama-dir. Statistik konsepsiyalar hər bir modelin əsas hissəsi olsa da, hesablama modeli öyrənməyə və optimallaşdırmağa kömək edir . Riyaziyyat maşın öyrənməsi üçün vacibdirmi?
