データの事前処理は、効果的なディープニューラルネットワークを開発する上で重要なステップです。 適切に準備されたデータは、モデルの精度とトレーニングの効率を向上させることができます。 この記事では、ディープラーニングアプリケーションのためのデータをプリプロセスするために使用される実用的な技術について説明します。

データクリーニング

データのクリーニングには、不正確、不整合性、または不完全なデータポイントの削除または修正が含まれます。 このステップでは、モデルは信頼できる情報から学ぶことを保証します。 テクニックには、不足している値の処理、重複の削除、エラーの修正が含まれます。

正規化と標準化

正規化は、トレーニング中により速いコンバージェンスで役立つ、特定の範囲にデータをスケールアップします。標準化は、データをゼロと1つの標準的な偏差の手段を持つように変換します。両方の方法は、モデルの安定性とパフォーマンスを向上させます。

機能工学

生データから意味のある機能を作成すると、モデル学習が向上します。テクニックには、エンコーディングの分類変数、日付/時刻の機能を抽出し、インタラクション・ワードを作成することが含まれます。特徴の選択は、寸法とノイズも軽減します。

データ拡張

データを集計することで、変換を適用することで、トレーニングデータセットのサイズを人工的に増加させます。一般的な方法は、フリッピング、回転、または画像をクロップしたり、データポイントにノイズを追加したりします。この技術は、過度を防ぎ、一般化を改善するのに役立ちます。