Những kỹ thuật này cải thiện sự chính xác mô hình và độ mạnh của mô hình bằng cách biến dữ liệu thô thành một dạng thức thích hợp và tăng sự đa dạng dữ liệu.

Công nghệ trước dữ liệu

Các phương pháp thông thường bao gồm việc bình thường hóa dữ liệu, phân tích các biến số thành dạng số. Phân tích dữ liệu thiếu qua tính tính cân bằng hoặc loại bỏ cũng là yếu tố quan trọng để giữ nguyên dữ liệu.

Những phương pháp thẩm vấn dữ liệu

Dữ liệu tăng cường nhân tạo tăng kích cỡ và đa dạng của bộ dữ liệu đào tạo. Tính năng này đặc biệt hữu ích trong hình ảnh và công việc nhận diện giọng nói. Công nghệ bao gồm xoay, lật, và xén ảnh, cũng như thêm nhiễu hoặc thay đổi độ sáng. Những phương pháp này giúp mô hình giúp tổng quát hóa dữ liệu tốt hơn không nhìn thấy.

Kỹ thuật kỹ thuật để cải tiến

Kết hợp các kỹ thuật xử lý sẵn và tăng cường có thể tăng hiệu suất mô hình đáng kể. Tính năng đúng bảo đảm sự hội tụ nhanh hơn, trong khi tăng cường giảm phù hợp. Chọn phương pháp thích hợp phụ thuộc vào kiểu dữ liệu và miền vấn đề.

  • Tiêu chuẩn hóa và chuẩn hóa
  • Bộ mã một độ
  • Comment
  • Comment
  • Chọn tính năng