Správna príprava súboru údajov je mimoriadne dôležitá pre efektívne trénovanie modelov strojového učenia. Dobre pripravený súbor údajov zaisťuje, že sa modely môžu efektívne učiť a robiť presné predpovede. Tento proces zahŕňa niekoľko kľúčových krokov vrátane zberu údajov, čistenia údajov, predbežného spracovania údajov a rozširovania údajov.
Po prvé, zber údajov je kľúčový, pretože poskytuje základ pre trénovanie modelov strojového učenia. Kvalita a množstvo zhromaždených údajov priamo ovplyvňuje výkonnosť modelov. Je nevyhnutné zhromaždiť rôznorodý a reprezentatívny súbor údajov, ktorý pokrýva všetky možné scenáre a variácie daného problému. Napríklad, ak trénujeme model na rozpoznávanie ručne písaných číslic, súbor údajov by mal zahŕňať širokú škálu štýlov rukopisu, rôznych písacích nástrojov a rôznych prostredí.
Po zhromaždení údajov je potrebné ich vyčistiť, aby sa odstránili všetky nezrovnalosti, chyby alebo odľahlé hodnoty. Čistenie dát zabezpečuje, že modely nie sú ovplyvnené hlučnými alebo irelevantnými informáciami, čo môže viesť k nepresným predpovediam. Napríklad v súbore údajov, ktorý obsahuje recenzie zákazníkov, odstránenie duplicitných záznamov, oprava pravopisných chýb a spracovanie chýbajúcich hodnôt sú základnými krokmi na zabezpečenie vysokokvalitných údajov.
Po vyčistení údajov sa použijú techniky predbežného spracovania na transformáciu údajov do vhodného formátu na trénovanie modelov strojového učenia. Môže to zahŕňať škálovanie funkcií, kódovanie kategorických premenných alebo normalizáciu údajov. Predspracovanie zabezpečuje, že modely sa môžu efektívne učiť z údajov a robiť zmysluplné predpovede. Napríklad v množine údajov obsahujúcej obrázky sú na štandardizáciu vstupu pre model potrebné techniky predbežného spracovania, ako je zmena veľkosti, orezanie a normalizácia hodnôt pixelov.
Okrem čistenia a predspracovania je možné použiť techniky zväčšovania údajov na zvýšenie veľkosti a rozmanitosti súboru údajov. Rozšírenie údajov zahŕňa generovanie nových vzoriek aplikovaním náhodných transformácií na existujúce údaje. To pomáha modelom lepšie zovšeobecňovať a zlepšuje ich schopnosť zvládnuť variácie v údajoch z reálneho sveta. Napríklad v úlohe klasifikácie obrázkov je možné použiť techniky zväčšovania údajov, ako je rotácia, translácia a prevrátenie, na vytvorenie ďalších príkladov školenia s rôznymi orientáciami a perspektívami.
Správna príprava množiny údajov tiež pomáha vyhnúť sa nadmernému prispôsobeniu, ku ktorému dochádza, keď si modely zapamätajú trénovacie údaje namiesto toho, aby sa učili základné vzorce. Tým, že sa zabezpečí, aby bol súbor údajov reprezentatívny a rôznorodý, je menej pravdepodobné, že sa modely budú prekrývať a môžu sa dobre zovšeobecniť na neviditeľné údaje. Techniky regulácie, ako je výpadok a regularizácia L1/L2, sa môžu použiť aj v spojení s prípravou súboru údajov, aby sa ďalej zabránilo nadmernému prispôsobeniu.
Správna príprava súboru údajov je rozhodujúca pre efektívne trénovanie modelov strojového učenia. Zahŕňa zhromažďovanie rôznorodého a reprezentatívneho súboru údajov, čistenie údajov s cieľom odstrániť nezrovnalosti, predbežné spracovanie údajov na ich transformáciu do vhodného formátu a rozširovanie údajov s cieľom zvýšiť ich veľkosť a rozmanitosť. Tieto kroky zaisťujú, že sa modely môžu efektívne učiť a robiť presné predpovede, pričom zároveň zabraňujú nadmernému prispôsobeniu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals