Prepari la datumaron ĝuste estas plej grava por efika trejnado de maŝinlernado-modeloj. Bone preparita datumaro certigas, ke la modeloj povas lerni efike kaj fari precizajn prognozojn. Ĉi tiu procezo implikas plurajn ŝlosilajn paŝojn, inkluzive de datumkolektado, datumpurigado, datumpretigo kaj datumpliigo.
Unue, datumkolektado estas decida ĉar ĝi provizas la fundamenton por trejni la maŝinlernajn modelojn. La kvalito kaj kvanto de la datumoj kolektitaj rekte influas la agadon de la modeloj. Estas esence kolekti diversan kaj reprezentan datumaron, kiu kovras ĉiujn eblajn scenarojn kaj variojn de la problemo. Ekzemple, se ni trejnas modelon por rekoni manskribitajn ciferojn, la datumaro devus inkluzivi larĝan gamon de manskribaj stiloj, malsamaj skribinstrumentoj kaj diversaj fonoj.
Post kiam la datumoj estas kolektitaj, ĝi devas esti purigita por forigi ajnajn nekonsekvencojn, erarojn aŭ eksteraĵojn. Datumpurigado certigas, ke la modeloj ne estas influitaj de bruaj aŭ sensignivaj informoj, kiuj povas konduki al malprecizaj prognozoj. Ekzemple, en datumaro enhavanta klientajn recenzojn, forigi duplikatajn enskribojn, korekti literumajn erarojn kaj pritrakti mankantajn valorojn estas esencaj paŝoj por certigi altkvalitajn datumojn.
Post purigado de la datumoj, antaŭpretigaj teknikoj estas aplikataj por transformi la datumojn en taŭgan formaton por trejni la maŝinlernajn modelojn. Tio povas impliki grimpi la ecojn, kodi kategoriajn variablojn, aŭ normaligi la datenojn. Antaŭprocesado certigas, ke la modeloj povas efike lerni de la datumoj kaj fari signifajn antaŭdirojn. Ekzemple, en datumaro enhavanta bildojn, antaŭpretigaj teknikoj kiel ekzemple regrandigo, tondado kaj normaligado de la pikselaj valoroj estas necesaj por normigi la enigaĵon por la modelo.
Aldone al purigado kaj antaŭpretigo, datenpliigteknikoj povas esti uzitaj por pliigi la grandecon kaj diversecon de la datumaro. Datenpliigo implikas generi novajn specimenojn aplikante hazardajn transformojn al la ekzistantaj datenoj. Ĉi tio helpas la modelojn ĝeneraligi pli bone kaj plibonigas ilian kapablon pritrakti variojn en la realaj datumoj. Ekzemple, en bilda klasifiktasko, datenpliigteknikoj kiel ekzemple rotacio, tradukado, kaj renversado povas esti uzitaj por krei kromajn trejnajn ekzemplojn kun malsamaj orientiĝoj kaj perspektivoj.
Konvene prepari la datumaron ankaŭ helpas eviti troagordon, kiu okazas kiam la modeloj enmemorigas la trejnajn datumojn anstataŭ lerni la subestajn ŝablonojn. Certigante, ke la datumaro estas reprezenta kaj diversa, la modeloj malpli tro taŭgas supozeble kaj povas ĝeneraligi bone al neviditaj datumoj. Regularigidteknikoj, kiel ekzemple ĉesigo kaj L1/L2 reguligo, ankaŭ povas esti uzitaj lige kun datumseriopreparo por plu malhelpi trofitting.
Prepari la datumaron ĝuste estas decida por efika trejnado de maŝinlernado-modeloj. Ĝi implikas kolekti diversan kaj reprezentan datumaron, purigi la datumojn por forigi nekonsekvencojn, antaŭpretigi la datumojn por transformi ĝin en taŭgan formaton kaj pliigi la datumojn por pliigi ĝian grandecon kaj diversecon. Ĉi tiuj paŝoj certigas, ke la modeloj povas lerni efike kaj fari precizajn antaŭdirojn, samtempe malhelpante troagordon.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals