데이터 사전 처리 및 낙하는 딥러닝 모델에 대한 데이터를 준비하는 데 필수적입니다. 이 기술은 모델 정확도와 견고성을 향상시켜 원료 데이터를 적절한 형식으로 변환하고 데이터 다양성을 증가시킵니다.

Data Preprocessing 기술

데이터 처리는 품질 및 일관성을 보장하기 위해 원시 데이터를 청소하고 변환하는 데 사용됩니다. 일반적인 기술은 특정 범위에 데이터를 스케일링하고, 수치 형식으로 categorical 변수를 인코딩합니다. 손상 또는 제거를 통해 누락 된 데이터를 처리하는 것은 데이터 무결성을 유지하기위한 것이 중요합니다.

데이터 배율 전략

데이터 낙태는 인공적으로 크기와 교육 데이터 세트의 다양성을 증가시킵니다. 이것은 이미지와 연설 인식 작업에서 특히 유용합니다. 기술은 회전, 플립 및 자르기 이미지를 포함하고, 소음 또는 변경 밝기를 추가합니다. 이 방법은 모델이 일반화되지 않는 데이터에 더 잘 도움이됩니다.

개선을 위한 엔지니어링 기술

사전 처리 및 낙하 기술을 결합하면 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Proper 기능 스케일링은 더 빠른 융합을 보장하며, 낙하가 과잉을 감소시킵니다. 적절한 방법을 선택하면 데이터 유형 및 문제 도메인에 따라 다릅니다.

  • 정상화 및 표준화
  • 원 핫 코딩
  • Images에 대한 데이터 Augmentation
  • 공급 능력
  • 기능 선택