Процедуры предварительной обработки данных - что это такое, определение термина
- Процедуры предварительной обработки данных
- - это этап обработки информации, который включает в себя различные методы и техники для подготовки данных перед их анализом или использованием в алгоритмах искусственного интеллекта. На этом этапе данные очищаются от шума, пропусков или ошибок, стандартизируются и трансформируются для улучшения их качества и подготовки к дальнейшей обработке. Важность процедур предварительной обработки данных заключается в том, что качество входных данных непосредственно влияет на качество и точность результатов работы алгоритмов искусственного интеллекта.
Детальная информация
Процедуры предварительной обработки данных - это этап в работе с искусственным интеллектом, на котором данные подготавливаются и анализируются перед тем, как они будут переданы моделям машинного обучения. Этот этап играет важную роль, так как качество предварительной обработки данных напрямую влияет на результаты и точность моделей.
Процедуры предварительной обработки данных включают в себя несколько этапов. Первым этапом является удаление выбросов и аномалий из данных. Затем происходит нормализация данных, то есть приведение их к одному масштабу, что позволяет моделям лучше обучаться. Далее проводится обработка пропущенных значений, которая может включать в себя заполнение пропусков средними или медианными значениями.
Также важным этапом является работа с категориальными признаками, которые требуют преобразования в числовой формат. Это может быть выполнено с помощью кодирования категорий, преобразования текстовой информации в числовой вид и так далее.
Другие процедуры предварительной обработки данных включают фильтрацию признаков, отбор наиболее значимых признаков для модели и проверку на наличие мультифункциональности. Все эти этапы помогают улучшить качество данных, что в свою очередь повышает эффективность работы искусственного интеллекта.