Table of Contents
پیش پردازش داده ها یک گام مهم در توسعه شبکه های عصبی موثر است. داده های آماده شده به طور قابل توجهی می توانند دقت و عملکرد مدل را بهبود بخشند.این مقاله در مورد رویکردهای عملی به پیش پردازش داده ها که می تواند نتایج شبکه عصبی را افزایش دهد، بحث می کند.
مدیریت داده های مفقود
داده های از دست رفته می توانند بر روند آموزش تأثیر منفی بگذارند. تکنیک هایی مانند قطع عضو، جایگزین ارزش های از دست رفته با اقدامات آماری مانند معنی یا غیر رسمی شوند، حذف سوابق ناقص ممکن است مناسب باشد اگر داده های از دست رفته حداقل باشد.
عادی سازی داده ها و مقیاس سازی
شبکه های عصبی بهتر عمل می کنند زمانی که داده های ورودی طبیعی یا مقیاس یافته باشند. روش های مشترک شامل مقیاس پذیری های من-حداکثر است که داده ها را به یک محدوده خاص تنظیم می کند و استاندارد سازی، که داده ها را در اطراف معنی با اختلاف واحد متمرکز می کند، این تکنیک ها به سرعت در همگرایی و دقت بهبود می یابند.
دانلود بازی های Categorical Variables
داده های کاتوریکال باید به فرمت عددی برای شبکه های عصبی تبدیل شوند.یک-گرم رمزگذاری دودویی برای هر دسته ایجاد می کند، در حالی که رمزگذاری برچسب، اعداد صحیح منحصر به فرد را تعیین می کند.
اطلاعات آگوست
تقویت داده ها به طور مصنوعی اندازه داده ها را با استفاده از تحولات مانند چرخش، مقیاس پذیری یا رول افزایش می دهد.این تکنیک به بهبود تعمیم مدل کمک می کند و بیش از حد، به ویژه در داده های تصویر و گفتار.