Процедуры предварительной обработки данных - что это такое, определение термина
- Процедуры предварительной обработки данных
- - это комплекс преобразований, применяемых к исходным данным перед их использованием в алгоритмах машинного обучения. Целью этой процедуры является улучшение качества данных, что, в свою очередь, повышает точность и эффективность моделей искусственного интеллекта. К процедурам предварительной обработки относятся такие действия, как очистка от выбросов и пропущенных значений, нормализация и стандартизация признаков, преобразование категориальных переменных, а также уменьшение размерности данных.
Детальная информация
Предварительная обработка данных - это фундаментальный этап в любом проекте, связанном с искусственным интеллектом. Она включает в себя набор методов и техник, направленных на преобразование исходных данных в формат, подходящий для обучения моделей машинного обучения.
Данные реального мира часто бывают неполными, неточными, или содержат выбросы и дубликаты. Предварительная обработка помогает устранить эти проблемы, повышая качество данных и, следовательно, точность и эффективность моделей AI.
К распространённым процедурам предварительной обработки относятся: очистка данных от пропусков и ошибок, преобразование типов данных (например, из текста в числовые значения), масштабирование и нормализация признаков для приведения их к единому диапазону, кодирование категориальных переменных, а также feature engineering - создание новых признаков на основе существующих, которые могут улучшить производительность модели.
Выбор конкретных процедур предварительной обработки зависит от типа данных, задачи машинного обучения и используемой модели. Неправильно выполненная предварительная обработка может привести к искажению данных и снижению качества модели. Поэтому этот этап требует тщательного анализа данных и понимания специфики решаемой задачи.