Pravilna priprava nabora podatkov je izjemnega pomena za učinkovito usposabljanje modelov strojnega učenja. Dobro pripravljen nabor podatkov zagotavlja, da se lahko modeli učinkovito učijo in dajejo natančne napovedi. Ta postopek vključuje več ključnih korakov, vključno z zbiranjem podatkov, čiščenjem podatkov, predhodno obdelavo podatkov in povečanjem podatkov.
Prvič, zbiranje podatkov je ključnega pomena, saj zagotavlja osnovo za usposabljanje modelov strojnega učenja. Kakovost in količina zbranih podatkov neposredno vplivata na učinkovitost modelov. Bistveno je zbrati raznolik in reprezentativen nabor podatkov, ki zajema vse možne scenarije in različice zadevnega problema. Če na primer usposabljamo model za prepoznavanje rokopisnih števk, mora nabor podatkov vključevati široko paleto slogov rokopisa, različne pisalne pripomočke in različna ozadja.
Ko so podatki zbrani, jih je treba očistiti, da se odstranijo vse nedoslednosti, napake ali odstopanja. Čiščenje podatkov zagotavlja, da na modele ne vplivajo hrupne ali nepomembne informacije, ki lahko povzročijo netočne napovedi. V naboru podatkov, ki vsebuje ocene strank, so na primer odstranjevanje podvojenih vnosov, popravljanje črkovalnih napak in obravnavanje manjkajočih vrednosti bistveni koraki za zagotavljanje visokokakovostnih podatkov.
Po čiščenju podatkov se uporabijo tehnike predprocesiranja za pretvorbo podatkov v primeren format za usposabljanje modelov strojnega učenja. To lahko vključuje skaliranje funkcij, kodiranje kategoričnih spremenljivk ali normalizacijo podatkov. Predhodna obdelava zagotavlja, da se lahko modeli učinkovito učijo iz podatkov in dajejo smiselne napovedi. Na primer, v naboru podatkov, ki vsebuje slike, so za standardizacijo vnosa za model potrebne tehnike predprocesiranja, kot so spreminjanje velikosti, obrezovanje in normalizacija vrednosti slikovnih pik.
Poleg čiščenja in predobdelave je mogoče uporabiti tehnike povečanja podatkov za povečanje velikosti in raznolikosti nabora podatkov. Razširitev podatkov vključuje generiranje novih vzorcev z uporabo naključnih transformacij obstoječih podatkov. To pomaga modelom pri boljši generalizaciji in izboljša njihovo zmožnost obravnavanja variacij v podatkih iz resničnega sveta. Na primer, pri nalogi klasifikacije slik je mogoče uporabiti tehnike povečanja podatkov, kot so rotacija, prevajanje in obračanje, za ustvarjanje dodatnih primerov usposabljanja z različnimi usmeritvami in perspektivami.
Pravilna priprava nabora podatkov prav tako pomaga pri preprečevanju prekomernega opremljanja, do katerega pride, ko si modeli zapomnijo podatke o usposabljanju, namesto da bi se učili osnovnih vzorcev. Z zagotavljanjem, da je nabor podatkov reprezentativen in raznolik, je manj verjetno, da bodo modeli preveč ustrezali, in jih je mogoče dobro posplošiti na nevidne podatke. Tehnike regulacije, kot sta osip in regulacija L1/L2, je mogoče uporabiti tudi v povezavi s pripravo nabora podatkov, da se dodatno prepreči prekomerno opremljanje.
Pravilna priprava nabora podatkov je ključnega pomena za učinkovito usposabljanje modelov strojnega učenja. Vključuje zbiranje raznolikega in reprezentativnega nabora podatkov, čiščenje podatkov za odstranitev nedoslednosti, predhodno obdelavo podatkov za preoblikovanje v primerno obliko in povečanje podatkov za povečanje njihove velikosti in raznolikosti. Ti koraki zagotavljajo, da se modeli lahko učinkovito učijo in dajejo natančne napovedi, hkrati pa preprečujejo prekomerno opremljanje.
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