עיבוד נתונים הוא צעד חיוני בהכנת נתונים גולמיים למשימות למידה לא מבוססות. נתונים מעובדים כראוי יכולים לשפר באופן משמעותי את הביצועים של אלגוריתמים כגון הפחתה של חלקיקים וממדליות. מאמר זה דן בטכניקות מפתח ושיקולים כדי להפוך נתונים גולמיים לתובנות משמעותיות.

מידע על Raw Data

נתונים גולמיים מכילים לעתים קרובות חוסר עקביות, ערכים חסרים ורעש שיכולים לעכב ניתוח.זה עשוי לבוא ממקורות שונים כמו יומני, חיישנים או מסדי נתונים, כל אחד עם פורמטים שונים ואיכותיים.הכרה בנושאים אלה הוא הצעד הראשון לקראת עיבוד יעיל.

טכניקות ניקוי נתונים

ניקוי נתונים כרוך בטיפול בערכים חסרים, הסרת העתקות, ותיקון שגיאות.טכניקה כוללים:

  • (ב) ,0) ,5 ,5 , ימלאו ערכים חסרים עם משמעות, אמצעי תקשורת או מצב.
  • (ב) ,0) ,5: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) עיין ב[[1924]]: [[1924]]]]
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

הנדסה

שינוי נתונים גולמיים לתכונות שעדיף לייצג את הדפוסים הבסיסיים הוא חיוני.טכניקות כוללות יצירת תכונות חדשות, בחירת תכונות רלוונטיות, וצמצום המימדיות.צעדים אלה מסייעים לאלגוריתמים להתמקד בהיבטים המודיעים ביותר של הנתונים.

הפחתה של מימדי

נתונים גבוהים ניתן לאתגר עבור אלגוריתמים לא מוצפים.טכניקות כמו ניתוח ראשוני (PCA) ו- t-Distributed Stebedding שכנים (t-SNE) להפחית את מספר התכונות תוך שמירה על מבנים חשובים.