Chương trình này được đào tạo theo các hoạt động tốt nhất trong dòng làm việc đảm bảo hiệu suất và sự đáng tin cậy tốt hơn. Bài này sẽ tạo ra các bước then chốt từ dữ liệu trước khi tiến hành để đào tạo mô hình.

Bộ sưu tập dữ liệu và chuẩn bị

Bước đầu tiên bao gồm thu thập dữ liệu thích hợp để đại diện chính xác miền vấn đề. Dữ liệu nên được làm sạch để loại bỏ lỗi, bản sao và thông tin không liên quan. Định dạng đúng và tổ chức tạo điều kiện cho việc phân tích và đào tạo mô hình hữu hiệu.

Xử lý trước dữ liệu

Xử lý tiền xử lý biến dữ liệu thô thành dạng thức thích hợp cho mô hình. Điều này bao gồm xử lý các giá trị còn thiếu, các biến phân loại mã hoá, và tăng cường tính năng. Những bước này cải thiện độ chính xác mô hình và sự hội tụ.

Name

Chọn những tính năng liên quan sẽ giảm sự phức tạp và tăng hiệu suất mô hình. Tạo ra các tính năng mới qua sự chuyển đổi hoặc tổ hợp có thể cung cấp thêm sự hiểu biết và cải thiện năng lượng dự đoán.

Việc huấn luyện và đánh giá mẫu mực

Chọn một thuật toán thích hợp tùy thuộc vào các đặc tính của loại vấn đề và dữ liệu. Huấn luyện bao gồm việc chia dữ liệu thành đào tạo và hợp lệ, chỉnh sửa các phép toán và đánh giá hiệu suất sử dụng các số như độ chính xác, độ chính xác hoặc nhớ lại.

  • Đổi cỡ
  • Điều chỉnh siêu chiều rộng
  • Dùng mô hình để xác thực sự kiện này
  • Phân tích mét hiệu suất