Le prétraitement des données est une étape cruciale dans le développement de réseaux neuronaux profonds efficaces.Les données bien préparées peuvent améliorer la précision des modèles et l'efficacité de la formation.

Nettoyage des données

Les données de nettoyage consistent à supprimer ou à corriger des points de données inexacts, incohérents ou incomplets. Cette étape permet de s'assurer que le modèle tire des leçons d'informations fiables.

Normalisation et normalisation

La normalisation permet de comparer les données à une plage spécifique, souvent [0, 1], ce qui contribue à une convergence plus rapide pendant la formation. La normalisation transforme les données en une moyenne de zéro et en une déviation type.

Ingénierie des fonctionnalités

La création de caractéristiques significatives à partir de données brutes peut améliorer l'apprentissage des modèles. Les techniques comprennent l'encodage des variables catégoriques, l'extraction des caractéristiques de date/heure et la création de termes d'interaction.

Augmentation des données

L'augmentation des données augmente artificiellement la taille de l'ensemble de données de formation en appliquant des transformations. Les méthodes courantes comprennent le basculement, la rotation ou la culture d'images, et l'ajout de bruit aux points de données.