Tiến trình xử lý dữ liệu là bước quan trọng trong việc phát triển mạng thần kinh có hiệu quả. Dữ liệu chuẩn bị đúng đắn có thể cải tiến sự chính xác và hiệu quả đào tạo. Bài này trình bày các kỹ thuật thực tiễn được dùng để xử lý dữ liệu trước cho ứng dụng học sâu sắc.

Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu bao gồm việc gỡ bỏ hoặc sửa chữa các điểm dữ liệu không chính xác, không đều hoặc không hoàn chỉnh. Bước này đảm bảo rằng mô hình học được từ thông tin đáng tin cậy. Kỹ thuật hóa bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, loại bỏ các điểm sao chép và sửa chữa lỗi.

Tiêu chuẩn hóa và chuẩn hóa

Các dữ liệu chuẩn tới một phạm vi cụ thể, thường là [0, 1], giúp hội tụ nhanh hơn trong quá trình đào tạo.

Kỹ thuật tính năng

Tạo ra các tính năng có ý nghĩa từ dữ liệu thô có thể tăng cường mô hình học tập. Kỹ thuật viên bao gồm mã hóa biến phân loại, chiết xuất các tính năng ngày/ giờ, và tạo các thuật ngữ tương tác. Việc chọn tính năng cũng giảm độ dài và nhiễu.

Sự thẩm vấn dữ liệu

Dữ liệu tăng cường nhân tạo kích cỡ của bộ dữ liệu bằng cách áp dụng các biến đổi. Phương pháp thông thường bao gồm lật, xoay, và thêm nhiễu vào điểm dữ liệu. Phương pháp này giúp ngăn chặn sự thay đổi quá mức và cải tiến tổng quát.