Machine Learning'те берилиштерди алдын ала иштетүүдө жети маанилүү кадам бар:
- Дайындар топтомун алуу. …
- Бардык маанилүү китепканаларды импорттоо. …
- Дайындар топтомун импорттоо. …
- Жетишкен маанилерди аныктоо жана иштетүү. …
- Категориялык маалыматтарды коддоо. …
- Дайындар топтомун бөлүү. …
- Функцияны масштабдоо.
Маалыматтарды алдын ала иштетүүдө кандай кадамдар бар?
Жогорку сапаттагы дайындарды камсыз кылуу үчүн аны алдын ала иштетүү абдан маанилүү. Процессти жеңилдетүү үчүн берилиштерди алдын ала иштетүү төрт этапка бөлүнөт: маалыматтарды тазалоо, маалыматтарды интеграциялоо, маалыматтарды азайтуу жана маалыматтарды трансформациялоо.
Машинаны үйрөнүүдө колдонулган маалыматтарды алдын ала иштетүү деген эмне?
Машиналарды үйрөнүү процессинде берилиштерди алдын ала иштетүү бул маалыматтарды трансформациялоо же коддоо, аны машина азыр оңой талдай турган абалга келтирүү үчүнБашкача айтканда, берилиштердин өзгөчөлүктөрүн эми алгоритм менен оңой чечмелесе болот.
Эмне үчүн биз машинаны үйрөнүүдө берилиштерди алдын ала иштетишибиз керек?
Маалыматтарды алдын ала иштетүү Machine Learningдин ажырагыс кадамы болуп саналат берилиштердин сапаты жана андан алынуучу пайдалуу маалымат биздин моделибиздин үйрөнүү жөндөмүнө түздөн-түз таасирин тийгизет; ошондуктан, маалыматыбызды моделибизге киргизүүдөн мурун алдын ала иштеп чыгуу абдан маанилүү.
Сүрөттү машина менен үйрөнүү үчүн кантип алдын ала иштетесиз?
Алгоритм:
- Сүрөт файлдарын окуу (маалымат папкасында сакталган).
- JPEG мазмунун каналдар менен пикселдердин RGB торчосуна чечмелеңиз.
- Нейрондук тармактарга киргизүү үчүн аларды калкыма чекит тензорлоруна айландырыңыз.
- Пикселдик маанилерди (0 жана 255 ортосунда) [0, 1] интервалына өзгөртүңүз (себеби бул диапазондогу нейрондук тармактарды үйрөтүү натыйжалуу болот).
