עיבוד נתונים הוא צעד חיוני בפיתוח רשתות עצביות יעילות.להפוך את הנתונים מוכנים כראוי יכול לשפר את דיוק המודל ויעילות האימונים. מאמר זה מתאר טכניקות מעשיות המשמשות לעיבוד נתונים עבור יישומי למידה עמוקים.

ניקוי נתונים

נתוני ניקוי כוללים הסרת או תיקון לא מדויק, לא עקבי או נקודות נתונים לא שלמות.צעד זה מבטיח כי המודל לומד ממידע אמין.טכניקות כוללות טיפול בערכים חסרים, הסרת לשכפלות, ותיקון שגיאות.

נורמליזציה וסטנדרטיזציה

הנורמליזציה מקנה נתונים למגוון מסוים, לעתים קרובות (0, 1) אשר מסייע בהתכנסות מהירה יותר במהלך אימון. Standardization משנה נתונים שיש להם משמעות של אפס ו סטייה סטנדרטית של אחת.

הנדסה

יצירת תכונות משמעותיות מהנתונים הגולמיים יכול לשפר את הלמידה המודל.טכניקות כוללות משתנים קטגוריאליים, תמצית תכונות תאריך / זמן, ויצירת תנאי אינטראקציה.

נתונים Augmentation

הגדלת הנתונים באופן מלאכותי מגדילה את גודל נתוני האימון על ידי יישום שינויים.שיטות נפוצות כוללות צפיפות, רוטט, או יבול תמונות, והוספת רעש נקודות נתונים.טכניקה זו מסייעת למנוע התאמה יתר ושיפור הכללה.