تتطلب نماذج التعلم الآلي أن تكون جميع متغيرات الإدخال والإخراج رقمية. هذا يعني أنه إذا كانت بياناتك تحتوي على بيانات فئوية ، يجب عليك تشفيرها إلى أرقام قبل أن تتمكن من ملاءمة النموذج وتقييمه … الترميز هو خطوة معالجة مسبقة مطلوبة عند العمل مع البيانات الفئوية للجهاز خوارزميات التعلم.
لماذا نقوم بتشفير المتغيرات الفئوية؟
المتغير الفئوي هو متغير تأخذ قيمه قيمة الملصقات. … تتطلب خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية للتعلم العميق أن تكون متغيرات الإدخال والإخراج أرقامًا. هذا يعني أنه يجب تشفير البيانات الفئوية إلى أرقام قبل أن نتمكن مناستخدامها لاحتواء نموذج وتقييمه.
لماذا البيانات الفئوية مفيدة؟
البيانات الفئوية والرقمية هي الأنواع الرئيسية للبيانات. قد تحتوي أنواع البيانات هذه على نفس عدد الفئات الفرعية ، مع وجود فئتين لكل منهما ، ولكن هناك اختلافات كثيرة بينهما. تمنحهم هذه الاختلافات سمات فريدةمفيدة بنفس القدر في التحليل الإحصائي. … بالمقارنة ، البيانات الفئوية هي أنواع البيانات النوعية.
لماذا يلزم تشفير البيانات؟
التشفير يحافظ على أمان بياناتك لأن الملفات غير قابلة للقراءة إلا إذا كان لديكوصول إلى الخوارزميات التي تم استخدامها لتشفيرها. … نظرًا لأن البيانات المشفرة أصغر حجمًا ، يجب أن تكون قادرًا على توفير مساحة على أجهزة التخزين الخاصة بك. هذا مثالي إذا كان لديك كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى أرشفة.
ما هو مثال على الترميز؟
التشفير هو عملية لتحويل الأفكار إلى اتصاليستخدم المشفر "وسيطًا" لإرسال الرسالة - مكالمة هاتفية ، بريد إلكتروني ، رسالة نصية ، وجهًا لوجه الاجتماع ، أو أداة اتصال أخرى…. على سبيل المثال ، قد تدرك أنك جائع وقم بترميز الرسالة التالية لإرسالها إلى زميلك في الغرفة: "أنا جائع.
