Ang impormasyong inihanda nang wasto ay makatutulong para mas maging tumpak at maayos ang pagproseso ng impormasyon.

Pagharap sa Nawawalang Data

Ang nawawalang datos ay maaaring negatibong makaapekto sa proseso ng pagsasanay. Ang mga pamamaraan tulad ng imprastruksyon ay pinapalitan ang nawawalang mga halaga ng mga pamamaraang estadistikal na katulad ng mean o median. alternatibo, ang pag-aalis ng hindi kumpletong mga rekord ay maaaring angkop kung ang nawawalang datos ay kaunti lamang.

Normalisasyon ng Data at Pag - iiskwensiya

Mas mahusay ang pagsasagawa ng mga network ng neural kapag normal ang input data o aspeto. Ang mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng main-max scaling, na nag-aangkop ng datos sa isang espesipikong saklaw, at standardization, na nag-isentro ng datos sa paligid ng mean sa pamamagitan ng unit diversion. Ang mga pamamaraang ito ay tumutulong sa mas mabilis na pag-iisa at mas mahusay na katumpakan.

Nakalilitong mga Kamaligong Kategorikal

Ang mga segorikal na datos ay dapat gawing numerong format para sa mga neural network. ang isang-hot venciation ay lumilikha ng mga binary vector para sa bawat kategorya, habang ang label na stapet ay nag-aatas ng mga natatanging integers.Ang property ay tinitiyak ang modelo na nagbibigay ng interpretasyon sa mga categorikal na katangian nang tama.

Pagpapalitan ng mga Data

Ang pagdaragdag ng impormasyon sa pamamagitan ng paglalagay ng mga pagbabagong gaya ng pag - ikot, pag - ikot, o pag - aalis ng mga bahagi ng katawan ay nakatutulong para mas mapahusay ang pag - iimbento ng modelo at mabawasan ang pagiging labis na angkop ng impormasyon, lalo na sa larawan at pagsasalita.