Правилната подготовка на набора от данни е от изключително значение за ефективното обучение на модели за машинно обучение. Добре подготвеният набор от данни гарантира, че моделите могат да учат ефективно и да правят точни прогнози. Този процес включва няколко ключови стъпки, включително събиране на данни, почистване на данни, предварителна обработка на данни и увеличаване на данните.
Първо, събирането на данни е от решаващо значение, тъй като осигурява основата за обучение на моделите за машинно обучение. Качеството и количеството на събраните данни пряко влияят на производителността на моделите. От съществено значение е да се събере разнообразен и представителен набор от данни, който обхваща всички възможни сценарии и вариации на разглеждания проблем. Например, ако обучаваме модел да разпознава ръкописни цифри, наборът от данни трябва да включва широка гама от стилове на почерк, различни инструменти за писане и различни среди.
След като данните бъдат събрани, те трябва да бъдат почистени, за да се премахнат всякакви несъответствия, грешки или отклонения. Почистването на данни гарантира, че моделите не се влияят от шумна или неуместна информация, която може да доведе до неточни прогнози. Например, в набор от данни, съдържащ отзиви на клиенти, премахването на дублиращи се записи, коригирането на правописни грешки и обработката на липсващи стойности са основни стъпки за осигуряване на висококачествени данни.
След почистване на данните се прилагат техники за предварителна обработка за трансформиране на данните в подходящ формат за обучение на моделите за машинно обучение. Това може да включва мащабиране на функциите, кодиране на категорични променливи или нормализиране на данните. Предварителната обработка гарантира, че моделите могат ефективно да се учат от данните и да правят смислени прогнози. Например, в набор от данни, съдържащ изображения, са необходими техники за предварителна обработка като преоразмеряване, изрязване и нормализиране на стойностите на пикселите, за да се стандартизира входът за модела.
В допълнение към почистването и предварителната обработка могат да се прилагат техники за увеличаване на данните, за да се увеличи размерът и разнообразието на набора от данни. Увеличаването на данни включва генериране на нови проби чрез прилагане на произволни трансформации към съществуващите данни. Това помага на моделите да обобщават по-добре и подобрява способността им да се справят с вариации в данните от реалния свят. Например, в задача за класификация на изображения, техниките за увеличаване на данни, като ротация, транслация и обръщане, могат да се използват за създаване на допълнителни примери за обучение с различни ориентации и перспективи.
Правилното подготвяне на набора от данни също помага за избягване на пренастройването, което се случва, когато моделите запомнят данните за обучение, вместо да научат основните модели. Като се гарантира, че наборът от данни е представителен и разнообразен, е по-малко вероятно моделите да се преувеличат и могат да обобщават добре невиждани данни. Техники за регулиране, като отпадане и регулиране на L1/L2, също могат да се прилагат във връзка с подготовката на набор от данни, за да се предотврати допълнително пренастройване.
Правилната подготовка на набора от данни е от решаващо значение за ефективното обучение на модели за машинно обучение. Това включва събиране на разнообразен и представителен набор от данни, почистване на данните, за да се премахнат несъответствията, предварителна обработка на данните, за да се трансформират в подходящ формат, и увеличаване на данните, за да се увеличи техният размер и разнообразие. Тези стъпки гарантират, че моделите могат да се учат ефективно и да правят точни прогнози, като същевременно предотвратяват пренастройването.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals