Τα δεδομένα που έχουν προετοιμαστεί κατάλληλα μπορούν να βελτιώσουν την ακρίβεια και την απόδοση της κατάρτισης. Αυτό το άρθρο περιγράφει πρακτικές τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την προεπεξεργασία δεδομένων για εφαρμογές βαθιάς μάθησης.

Καθαρισμός δεδομένων

Τα δεδομένα καθαρισμού περιλαμβάνουν την αφαίρεση ή διόρθωση ανακριβών, ασυνεπείς, ή ατελών σημείων δεδομένων. Αυτό το βήμα εξασφαλίζει ότι το μοντέλο μαθαίνει από αξιόπιστες πληροφορίες.

Κανονικοποίηση και τυποποίηση

Η τυποποίηση μετατρέπει τα δεδομένα σε μέσο όρο μηδενικού και τυπικής απόκλισης ενός. Και οι δύο μέθοδοι βελτιώνουν τη σταθερότητα και την απόδοση του μοντέλου.

Μηχανική χαρακτηριστικών

Η δημιουργία σημαντικών χαρακτηριστικών από τα ακατέργαστα δεδομένα μπορεί να ενισχύσει την εκμάθηση μοντέλων. Οι τεχνικές περιλαμβάνουν κωδικοποίηση κατηγορηματικών μεταβλητών, εξαγωγή ημερομηνίας/χρόνου χαρακτηριστικά, και τη δημιουργία όρων αλληλεπίδρασης.

Αύξηση δεδομένων

Η αύξηση των δεδομένων αυξάνει τεχνητά το μέγεθος του συνόλου δεδομένων κατάρτισης με την εφαρμογή μετασχηματισμών. Οι κοινές μέθοδοι περιλαμβάνουν το flipping, την περιστροφή, ή την καλλιέργεια εικόνων, και την προσθήκη θορύβου στα σημεία δεδομένων.