Oblikovanje podatkov je bistven korak v procesu podatkovne znanosti pri uporabi TensorFlow. Ta postopek vključuje pretvorbo neobdelanih podatkov v obliko, ki je primerna za algoritme strojnega učenja. S pripravo in oblikovanjem podatkov lahko zagotovimo, da so v konsistentni in organizirani strukturi, kar je ključnega pomena za natančno usposabljanje modela in napovedovanje.
Eden glavnih razlogov, zakaj je oblikovanje podatkov pomembno, je zagotoviti združljivost z ogrodjem TensorFlow. TensorFlow deluje na tenzorjih, ki so večdimenzionalni nizi, ki predstavljajo podatke, uporabljene za računanje. Ti tenzorji imajo posebne oblike, kot je število vzorcev, lastnosti in oznak, ki jih je treba definirati, preden jih vnesete v model TensorFlow. Z ustreznim oblikovanjem podatkov lahko zagotovimo, da so usklajeni s pričakovanimi oblikami tenzorjev, kar omogoča brezhibno integracijo s TensorFlow.
Drugi razlog za oblikovanje podatkov je obravnavanje manjkajočih ali nedoslednih vrednosti. Nabori podatkov iz resničnega sveta pogosto vsebujejo manjkajoče ali nepopolne podatkovne točke, kar lahko negativno vpliva na delovanje modelov strojnega učenja. Oblikovanje podatkov vključuje obravnavo manjkajočih vrednosti s tehnikami, kot sta imputacija ali odstranitev. Ta postopek pomaga ohranjati celovitost nabora podatkov in preprečuje kakršne koli pristranskosti ali netočnosti, ki bi lahko nastale zaradi manjkajočih podatkov.
Oblikovanje podatkov vključuje tudi inženiring funkcij, ki je proces pretvorbe neobdelanih podatkov v smiselne in informativne funkcije. Ta korak je ključnega pomena, saj omogoča algoritmu strojnega učenja, da zajame ustrezne vzorce in razmerja v podatkih. Inženiring funkcij lahko vključuje operacije, kot so normalizacija, skaliranje, enkratno kodiranje in zmanjšanje dimenzionalnosti. Te tehnike pomagajo pri izboljšanju učinkovitosti in uspešnosti modelov strojnega učenja z zmanjšanjem šuma, izboljšanjem interpretabilnosti in izboljšanjem splošne učinkovitosti.
Poleg tega oblikovanje podatkov pomaga pri zagotavljanju doslednosti in standardizacije podatkov. Nabori podatkov so pogosto zbrani iz različnih virov in imajo lahko različne formate, lestvice ali enote. Z oblikovanjem podatkov lahko standardiziramo značilnosti in oznake, tako da postanejo skladni v celotnem naboru podatkov. Ta standardizacija je ključnega pomena za natančno usposabljanje in napovedovanje modela, saj odpravlja morebitna neskladja ali pristranskosti, ki bi lahko nastala zaradi variacij v podatkih.
Poleg zgoraj navedenih razlogov oblikovanje podatkov omogoča tudi učinkovito raziskovanje in vizualizacijo podatkov. Z organizacijo podatkov v strukturirano obliko lahko podatkovni znanstveniki bolje razumejo značilnosti nabora podatkov, prepoznajo vzorce in sprejemajo informirane odločitve o ustreznih tehnikah strojnega učenja, ki jih je treba uporabiti. Oblikovane podatke je mogoče preprosto vizualizirati z uporabo različnih knjižnic za risanje, kar omogoča natančno analizo in interpretacijo podatkov.
Za ponazoritev pomembnosti oblikovanja podatkov si oglejmo primer. Recimo, da imamo nabor podatkov o cenah stanovanj s funkcijami, kot so površina, število spalnic in lokacija. Pred uporabo teh podatkov za usposabljanje modela TensorFlow ga moramo ustrezno oblikovati. To lahko vključuje odstranitev morebitnih manjkajočih vrednosti, normalizacijo numeričnih značilnosti in kodiranje kategoričnih spremenljivk. Z oblikovanjem podatkov zagotavljamo, da se lahko model TensorFlow učinkovito uči iz nabora podatkov in daje natančne napovedi o cenah stanovanj.
Oblikovanje podatkov je ključni korak v procesu podatkovne znanosti pri uporabi TensorFlow. Zagotavlja združljivost z ogrodjem TensorFlow, obravnava manjkajoče ali nedosledne vrednosti, omogoča inženiring funkcij, zagotavlja doslednost in standardizacijo podatkov ter omogoča učinkovito raziskovanje in vizualizacijo podatkov. Z oblikovanjem podatkov lahko izboljšamo natančnost, učinkovitost in interpretabilnost modelov strojnega učenja, kar na koncu privede do bolj zanesljivih napovedi in vpogledov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals