การ เรียน รู้ ที่ มี ประสิทธิภาพ สูง ขึ้น จะ อาศัย คุณภาพ ของ ข้อมูล ที่ ให้ ไว้ สําหรับ การ สร้าง อัลกอริทึม การ คํานวณ และ การ ออก แบบ ที่ มี ความ สําคัญ มาก คือ ขั้น ตอน ต่าง ๆ ที่ ส่ง ผล ต่อ ความ ถูก ต้อง และ ประสิทธิภาพ ของ ตัว จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่อง จําลอง การ จัด การ ข้อมูล อย่าง เหมาะ สม ทํา ให้ แน่ ใจ ว่า ตัว จําลอง เรียน รู้ รูป แบบ ที่ มี ความ หมาย และ ทํา ให้ ข้อมูล ใหม่ ๆ ได้ ดี

ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การประมวลผลข้อมูลก่อน จะเกี่ยวกับการทําความสะอาดและแปลงข้อมูลดิบ ให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสําหรับการจําลอง ส่วนที่อยู่เหล่านี้ เช่น ค่าที่ขาดไป, เสียงรบกวน, และค่าไม่สอดคล้องกัน เทคนิคต่าง ๆ นี้รวมถึงการปรับขนาด, การปรับขนาด และตัวแปรการเข้ารหัสด้วย

วิศวกรรมแบบคุณภาพ

การ ออก แบบ แบบ ที่ มี ประสิทธิภาพ ช่วย ให้ มี การ เน้น ข้อมูล ที่ เกี่ยว ข้อง กับ การ ทํา งาน และ ลด ความ สําคัญ ของ การ ทํา งาน ของ อุปกรณ์ ที่ มี ประสิทธิภาพ

เทคนิค สําคัญ ใน วิศวกรรม ของ ฟา ริ สเฟียร์

  • [FLT: 0] การคัดเลือกแบบ: การเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสําหรับรุ่นนี้
  • [FLT: 0] การคลายความไม่สงบ : การสร้างคุณลักษณะใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA).
  • [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: แปลงข้อมูล calcial เป็นรูปแบบตัวเลข.
  • [FLT: 0] การจัดลําดับ: ใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์เพื่อคุณสมบัติปรับปรุงความเป็นเส้นตรง