Ang hindi pa natutuklasang pagkatuto ay nagsasangkot ng pagsusuri sa impormasyon nang walang tatak, anupat ginagawa itong mahalaga sa pagtuklas ng natatagong mga disenyo at kayarian.

Paghahanda at Paglilinis ng mga Data

Mahalaga ang mataas na datos ng quality para sa matagumpay na hindi pa nailalapat na pagkatuto.Ang mga datos ng senso ay nalilinis sa pamamagitan ng pagtanggal ng mga kopya, paghawak ng nawawalang mga halaga, at pag-aanalisa ng normalidad.Ang wastong preprocessing ay nakababawas ng ingay at nagpapabuti ng pagganap ng modelo.

Inhinyeriya ng Katangian

Pumili ng mga kaugnay na katangian na kumukuha ng batayang istraktura ng datos. Ang mga pamamaraang tulad ng dimensiyonalidad na pagbabawas ay maaaring magpasimple ng komplikadong mga dataset, na gumagawa sa mga algorithm na mas epektibo at mas mabilis na sanayin.

Pagpili at Pagtitipika ng Algoritmo

Pumili ng mga algorithm na nababagay sa iyong data at goal, tulad ng pagko-clude o density aspeto. experiment na may mga parameter tulad ng bilang ng mga kumpol o sukat ng pook upang maging optimize ang mga resulta. Ang cross-validation ay makakatulong sa pag-aayos ng mga parameter na ito.

Pag - aayos at Pagdi - Motor sa Pipeline

Ang awtomatikong pagpoproseso ng data at pagsasanay gamit ang mga workflow na madaling baguhin.Implement monitoring upang malaman ang mga isyu tulad ng pag-anod ng data o pag-iinflam, tinitiyak ang tubo ay nananatiling matatag sa paglipas ng panahon.