La preelaborazione dei dati è un passo cruciale nello sviluppo di reti neurali profonde efficaci. I dati preparati correttamente possono migliorare l'accuratezza del modello e l'efficienza della formazione.

Pulizia dei dati

I dati di pulizia comportano la rimozione o la correzione di punti di dati inesatti, inconsistenti o incompleti, garantendo che il modello impari da informazioni affidabili.

Normalizzazione e standardizzazione

La normalizzazione porta i dati a una gamma specifica, spesso [0, 1], che aiuta a una convergenza più rapida durante la formazione. La standardizzazione trasforma i dati per avere uno zero e una deviazione standard di uno. Entrambi i metodi migliorano la stabilità e le prestazioni del modello.

Ingegneria della caratteristica

La creazione di caratteristiche significative da dati grezzi può migliorare l'apprendimento del modello. Le tecniche includono la codifica di variabili categoriche, l'estrazione di caratteristiche di data/ora e la creazione di termini di interazione.

Aumento dei dati

L'aumento dei dati aumenta artificialmente la dimensione del dataset di formazione applicando le trasformazioni. I metodi comuni includono l'inversione, la rotazione, o la ritaglio di immagini, e l'aggiunta di rumore ai punti di dati.