Le prétraitement et l'augmentation des données sont des étapes essentielles pour préparer les données à des modèles d'apprentissage approfondi, qui améliorent la précision et la robustesse des modèles en transformant les données brutes en un format approprié et en augmentant la diversité des données.

Techniques de prétraitement des données

Le prétraitement des données consiste à nettoyer et à transformer les données brutes pour en assurer la qualité et la cohérence. Les techniques courantes comprennent la normalisation, qui permet de comparer les données à une gamme donnée, et l'encodage des variables catégorisées en formats numériques.

Stratégies d'augmentation des données

L'augmentation des données augmente artificiellement la taille et la diversité des ensembles de données d'entraînement. Ceci est particulièrement utile dans les tâches de reconnaissance d'image et de parole. Les techniques comprennent la rotation, le retournement et les images de recadrage, ainsi que l'ajout de bruit ou la modification de la luminosité.

Techniques d'ingénierie à améliorer

La combinaison des techniques de prétraitement et d'augmentation peut améliorer considérablement les performances du modèle. L'échelle adéquate des caractéristiques assure une convergence plus rapide, tandis que l'augmentation réduit l'ajustement excessif.

  • Normalisation et normalisation
  • Encodage à une chaleur
  • Augmentation des données pour les images
  • Injection de bruit
  • Sélection des caractéristiques