Ada tujuh langkah penting dalam prapemrosesan data di Machine Learning:
- Dapatkan kumpulan data. …
- Impor semua perpustakaan penting. …
- Impor kumpulan data. …
- Mengidentifikasi dan menangani nilai yang hilang. …
- Encoding data kategorikal. …
- Membagi kumpulan data. …
- Penskalaan fitur.
Apa langkah-langkah dalam preprocessing data?
Untuk memastikan data berkualitas tinggi, penting untuk memprosesnya terlebih dahulu. Untuk mempermudah proses, preprocessing data dibagi menjadi empat tahap: pembersihan data, integrasi data, reduksi data, dan transformasi data.
Apa yang dimaksud dengan prapemrosesan data seperti yang digunakan dalam pembelajaran mesin?
Dalam proses Pembelajaran Mesin apa pun, Prapemrosesan Data adalah langkah di mana data diubah, atau Dikodekan, untuk membawanya ke keadaan sedemikian rupa sehingga sekarang mesin dapat dengan mudah menguraikannyaDengan kata lain, fitur data sekarang dapat dengan mudah diinterpretasikan oleh algoritma.
Mengapa kita perlu melakukan praproses data dalam pembelajaran mesin?
Pemrosesan awal data merupakan langkah integral dalam Pembelajaran Mesin karena kualitas data dan informasi berguna yang dapat diperoleh darinya secara langsung memengaruhi kemampuan model kami untuk belajar; oleh karena itu, sangat penting bagi kami untuk melakukan praproses data sebelum memasukkannya ke dalam model kami.
Bagaimana Anda mempraproses gambar untuk pembelajaran mesin?
Algoritma:
- Baca file gambar (disimpan di folder data).
- Decode konten JPEG ke grid piksel RGB dengan saluran.
- Konversikan ini menjadi tensor titik-mengambang untuk input ke jaringan saraf.
- Skala ulang nilai piksel (antara 0 dan 255) ke interval [0, 1] (karena melatih jaringan saraf dengan rentang ini menjadi efisien).
