Pravilna priprema skupa podataka je od najveće važnosti za efikasnu obuku modela mašinskog učenja. Dobro pripremljen skup podataka osigurava da modeli mogu efikasno učiti i praviti tačna predviđanja. Ovaj proces uključuje nekoliko ključnih koraka, uključujući prikupljanje podataka, čišćenje podataka, prethodnu obradu podataka i povećanje podataka.
Prvo, prikupljanje podataka je ključno jer pruža osnovu za obuku modela mašinskog učenja. Kvalitet i kvantitet prikupljenih podataka direktno utiču na performanse modela. Od suštinske je važnosti prikupiti raznolik i reprezentativan skup podataka koji pokriva sve moguće scenarije i varijacije problema koji je pri ruci. Na primjer, ako obučavamo model za prepoznavanje rukom pisanih cifara, skup podataka bi trebao uključivati širok raspon stilova rukopisa, različite instrumente za pisanje i različite pozadine.
Kada se podaci prikupe, potrebno ih je očistiti kako bi se uklonile sve nedosljednosti, greške ili odstupanja. Čišćenje podataka osigurava da modeli ne budu pod utjecajem bučnih ili nebitnih informacija, što može dovesti do netočnih predviđanja. Na primjer, u skupu podataka koji sadrži recenzije kupaca, uklanjanje duplih unosa, ispravljanje pravopisnih grešaka i rukovanje vrijednostima koje nedostaju su bitni koraci za osiguranje podataka visokog kvaliteta.
Nakon čišćenja podataka primjenjuju se tehnike pretprocesiranja kako bi se podaci transformirali u odgovarajući format za obuku modela strojnog učenja. Ovo može uključivati skaliranje karakteristika, kodiranje kategoričkih varijabli ili normalizaciju podataka. Prethodna obrada osigurava da modeli mogu efikasno učiti iz podataka i napraviti smislena predviđanja. Na primjer, u skupu podataka koji sadrži slike, tehnike predobrade kao što su promjena veličine, izrezivanje i normalizacija vrijednosti piksela su neophodne da bi se standardizirao ulaz za model.
Uz čišćenje i prethodnu obradu, tehnike povećanja podataka mogu se primijeniti kako bi se povećala veličina i raznolikost skupa podataka. Povećanje podataka uključuje generiranje novih uzoraka primjenom slučajnih transformacija na postojeće podatke. Ovo pomaže modelima da se bolje generaliziraju i poboljšava njihovu sposobnost upravljanja varijacijama u podacima iz stvarnog svijeta. Na primjer, u zadatku klasifikacije slika, tehnike povećanja podataka kao što su rotacija, translacija i okretanje mogu se koristiti za kreiranje dodatnih primjera obuke s različitim orijentacijama i perspektivama.
Pravilna priprema skupa podataka također pomaže u izbjegavanju prekomjernog prilagođavanja, što se događa kada modeli pamte podatke o obuci umjesto da uče osnovne obrasce. Osiguravajući da je skup podataka reprezentativan i raznolik, manje je vjerovatno da će se modeli preklapati i mogu se dobro generalizirati na nevidljive podatke. Tehnike regularizacije, kao što su ispadanje i L1/L2 regularizacija, također se mogu primijeniti zajedno sa pripremom skupa podataka kako bi se dodatno spriječilo prekomjerno prilagođavanje.
Pravilna priprema skupa podataka je ključna za efikasnu obuku modela mašinskog učenja. To uključuje prikupljanje raznolikog i reprezentativnog skupa podataka, čišćenje podataka kako bi se uklonile nedosljednosti, prethodnu obradu podataka kako bi se transformirali u odgovarajući format i povećanje podataka kako bi se povećala njihova veličina i raznolikost. Ovi koraci osiguravaju da modeli mogu efikasno da uče i da prave tačna predviđanja, a istovremeno sprečavaju preopterećenje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals