ويعتمد التعليم المشرف اعتمادا كبيرا على نوعية البيانات المقدمة للخرافيزميات، ويعد تجهيز البيانات مسبقا وهندسة المعالم خطوات أساسية تؤثر على دقة وفعالية نماذج التعلم الآلات، ويكفل الناولة السليمة للبيانات أن تتعلم النماذج أنماطا مجدية وأن تعمم البيانات الجديدة جيدا.

تجهيز البيانات

وتشمل عملية التجهيز المسبق للبيانات تنظيف البيانات الخام وتحويلها إلى شكل مناسب للنموذج، وتعالج هذه الخطوة مسائل مثل القيم المفقودة والضوضاء والتناقضات، وتشمل التقنيات التطبيع والتوسع والتدبير المتغيرات القاطعة.

Feature Engineering

وتخلق هندسة الصور سمات جديدة أو تعدل المعالم القائمة لتحسين الأداء النموذجي، وتساعد في تسليط الضوء على المعلومات ذات الصلة والحد من البعدية، ويمكن لهندسة السمات الفعالة أن تعزز إلى حد كبير القدرة التنبؤية للنماذج.

التقنيات الرئيسية في الهندسة المطبعية

  • Feature Selection:] Choosing the most relevant features for the model.
  • Feature Extraction:] Creating new features from existing data, such as principal component analysis (PCA).
  • Encoding:] Converting categorical data into numerical format.
  • Transformation:] Applying mathematical functions to features to improve linearity.