Pravilna priprema skupa podataka od iznimne je važnosti za učinkovito osposobljavanje modela strojnog učenja. Dobro pripremljen skup podataka osigurava da modeli mogu učinkovito učiti i napraviti točna predviđanja. Ovaj proces uključuje nekoliko ključnih koraka, uključujući prikupljanje podataka, čišćenje podataka, prethodnu obradu podataka i povećanje podataka.
Prvo, prikupljanje podataka ključno je jer pruža temelj za obuku modela strojnog učenja. Kvaliteta i količina prikupljenih podataka izravno utječu na izvedbu modela. Neophodno je prikupiti raznolik i reprezentativan skup podataka koji pokriva sve moguće scenarije i varijacije problema. Na primjer, ako obučavamo model za prepoznavanje rukom pisanih znamenki, skup podataka trebao bi uključivati širok raspon stilova rukopisa, različitih instrumenata za pisanje i različitih pozadina.
Nakon što se podaci prikupe, potrebno ih je očistiti kako bi se uklonile sve nedosljednosti, pogreške ili odstupanja. Čišćenje podataka osigurava da na modele ne utječu bučne ili nevažne informacije, koje mogu dovesti do netočnih predviđanja. Na primjer, u skupu podataka koji sadrži recenzije kupaca, uklanjanje dvostrukih unosa, ispravljanje pravopisnih pogrešaka i rukovanje vrijednostima koje nedostaju ključni su koraci za osiguranje visokokvalitetnih podataka.
Nakon čišćenja podataka, primjenjuju se tehnike pretprocesiranja za transformaciju podataka u prikladan format za obuku modela strojnog učenja. To može uključivati skaliranje značajki, kodiranje kategoričkih varijabli ili normaliziranje podataka. Predobrada osigurava da modeli mogu učinkovito učiti iz podataka i napraviti smislena predviđanja. Na primjer, u skupu podataka koji sadrži slike, tehnike predprocesiranja kao što su promjena veličine, obrezivanje i normaliziranje vrijednosti piksela potrebne su za standardizaciju ulaza za model.
Uz čišćenje i pretprocesiranje, tehnike povećanja podataka mogu se primijeniti kako bi se povećala veličina i raznolikost skupa podataka. Povećanje podataka uključuje generiranje novih uzoraka primjenom nasumičnih transformacija na postojeće podatke. To pomaže modelima da se bolje generaliziraju i poboljšava njihovu sposobnost rukovanja varijacijama u podacima iz stvarnog svijeta. Na primjer, u zadatku klasifikacije slika, tehnike povećanja podataka kao što su rotacija, translacija i okretanje mogu se koristiti za stvaranje dodatnih primjera obuke s različitim usmjerenjima i perspektivama.
Ispravna priprema skupa podataka također pomaže u izbjegavanju prekomjernog prilagođavanja, do kojeg dolazi kada modeli pamte podatke o vježbanju umjesto da uče temeljne obrasce. Osiguravanjem da je skup podataka reprezentativan i raznolik, manja je vjerojatnost da će se modeli pretjerano prilagoditi i mogu se dobro generalizirati na nevidljive podatke. Tehnike regulacije, kao što je ispadanje i regulacija L1/L2, također se mogu primijeniti zajedno s pripremom skupa podataka kako bi se dodatno spriječilo prekomjerno prilagođavanje.
Pravilna priprema skupa podataka ključna je za učinkovito osposobljavanje modela strojnog učenja. Uključuje prikupljanje raznolikog i reprezentativnog skupa podataka, čišćenje podataka kako bi se uklonile nedosljednosti, pretprocesiranje podataka kako bi se transformirali u odgovarajući format i povećanje podataka kako bi se povećala njihova veličina i raznolikost. Ovi koraci osiguravaju da modeli mogu učinkovito učiti i davati točna predviđanja, a istovremeno sprječavaju prekomjerno opremanje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals