Il y a sept étapes importantes dans le prétraitement des données dans Machine Learning:
- Acquérir le jeu de données. …
- Importez toutes les bibliothèques cruciales. …
- Importer le jeu de données. …
- Identifier et gérer les valeurs manquantes. …
- Encodage des données catégorielles. …
- Fractionner l'ensemble de données. …
- Mise à l'échelle des fonctionnalités.
Quelles sont les étapes du prétraitement des données ?
Pour garantir des données de haute qualité, il est essentiel de les prétraiter. Pour faciliter le processus, le prétraitement des données est divisé en quatre étapes: nettoyage des données, intégration des données, réduction des données et transformation des données.
Qu'est-ce que le prétraitement des données utilisé dans l'apprentissage automatique ?
Dans tout processus d'apprentissage automatique, le prétraitement des données est cette étape dans laquelle les données sont transformées, ou encodées, pour les amener à un état tel que la machine peut maintenant facilement les analyserEn d'autres termes, les caractéristiques des données peuvent maintenant être facilement interprétées par l'algorithme.
Pourquoi avons-nous besoin de prétraiter les données dans le machine learning ?
Le prétraitement des données fait partie intégrante de l'apprentissage automatique car la qualité des données et les informations utiles qui peuvent en être dérivées affectent directement la capacité d'apprentissage de notre modèle; par conséquent, il est extrêmement important de prétraiter nos données avant de les intégrer à notre modèle.
Comment prétraitez-vous une image pour le machine learning ?
Algorithme:
- Lire les fichiers image (stockés dans le dossier de données).
- Décoder le contenu JPEG en grilles RVB de pixels avec des canaux.
- Convertissez-les en tenseurs à virgule flottante pour l'entrée dans les réseaux de neurones.
- Remise à l'échelle des valeurs de pixel (entre 0 et 255) à l'intervalle [0, 1] (car l'entraînement des réseaux de neurones avec cette plage devient efficace).
