هناك سبع خطوات مهمة في المعالجة المسبقة للبيانات في التعلم الآلي:
- الحصول على مجموعة البيانات. …
- استيراد جميع المكتبات الهامة. …
- استيراد مجموعة البيانات. …
- تحديد ومعالجة القيم المفقودة. …
- ترميز البيانات الفئوية. …
- تقسيم مجموعة البيانات. …
- تحجيم الميزة.
ما هي خطوات المعالجة المسبقة للبيانات؟
لضمان جودة البيانات ، من الضروري معالجتها مسبقًا. لتسهيل العملية ، يتم تقسيم المعالجة المسبقة للبيانات إلى أربع مراحل: تنظيف البيانات ، وتكامل البيانات ، وتقليل البيانات ، وتحويل البيانات.
ما هي المعالجة المسبقة للبيانات المستخدمة في التعلم الآلي؟
في أي عملية تعلم آلي ، المعالجة المسبقة للبيانات هي تلك الخطوة التي يتم فيها تحويل البيانات ، أو تشفيرها ، للوصول بها إلى هذه الحالة التي يمكن للآلة الآن تحليلها بسهولة بمعنى آخر ، يمكن الآن تفسير ميزات البيانات بسهولة بواسطة الخوارزمية.
لماذا نحتاج إلى المعالجة المسبقة للبيانات في التعلم الآلي؟
المعالجة المسبقة للبيانات هي خطوة أساسية في التعلم الآلي لأن جودة البيانات والمعلومات المفيدة التي يمكن اشتقاقها منها تؤثر بشكل مباشر على قدرة نموذجنا على التعلم؛ لذلك ، من المهم للغاية أن نقوم بمعالجة بياناتنا مسبقًا قبل إدخالها في نموذجنا.
كيف تعالج صورة ما مسبقًا للتعلم الآلي؟
الخوارزمية:
- اقرأ ملفات الصور (المخزنة في مجلد البيانات).
- فك تشفير محتوى JPEG إلى شبكات RGB من البكسل مع القنوات.
- تحويل هذه إلى موتر الفاصلة العائمة للإدخال إلى الشبكات العصبية.
- إعادة قياس قيم البكسل (بين 0 و 255) إلى الفاصل الزمني [0 ، 1] (حيث يصبح تدريب الشبكات العصبية بهذا النطاق فعالاً).
