Mundarija:
- Mashina oʻrganishida maʼlumotlarni qayta ishlashda ettita muhim bosqich mavjud:
- Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash bosqichlari qanday?
- Mashinada oʻrganishda ishlatiladigan maʼlumotlarni oldindan qayta ishlash nima?
- Nega biz mashinani oʻrganishda maʼlumotlarni oldindan qayta ishlashimiz kerak?
- Mashinada oʻrganish uchun rasmni qanday qayta ishlaysiz?
2024 Muallif: Fiona Howard | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2024-01-10 06:44
Mashina oʻrganishida maʼlumotlarni qayta ishlashda ettita muhim bosqich mavjud:
- Ma'lumotlar to'plamini oling. …
- Barcha muhim kutubxonalarni import qiling. …
- Ma'lumotlar to'plamini import qilish. …
- Etmayotgan qiymatlarni aniqlash va qayta ishlash. …
- Kategorik ma'lumotlarni kodlash. …
- Ma'lumotlar to'plami bo'linmoqda. …
- Xususiyatlar miqyosi.
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash bosqichlari qanday?
Yuqori sifatli ma'lumotlarni ta'minlash uchun ularni oldindan qayta ishlash juda muhim. Jarayonni osonlashtirish uchun maʼlumotlarni qayta ishlash toʻrt bosqichga boʻlingan: maʼlumotlarni tozalash, maʼlumotlarni integratsiyalash, maʼlumotlarni qisqartirish va maʼlumotlarni oʻzgartirish.
Mashinada oʻrganishda ishlatiladigan maʼlumotlarni oldindan qayta ishlash nima?
Mashinani oʻrganishning har qanday jarayonida maʼlumotlarni oldindan qayta ishlash bu maʼlumotlarni shunday holatga keltirish uchun oʻzgartirilishi yoki kodlanishi boʻlib, endi mashina uni osongina tahlil qila oladiBoshqacha qilib aytadigan bo'lsak, ma'lumotlarning xususiyatlarini endi algoritm orqali osongina izohlash mumkin.
Nega biz mashinani oʻrganishda maʼlumotlarni oldindan qayta ishlashimiz kerak?
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash Machine Learningning ajralmas bosqichidir chunki ma'lumotlar sifati va undan olinadigan foydali ma'lumotlar bizning modelimizning o'rganish qobiliyatiga bevosita ta'sir qiladi; shuning uchun maʼlumotlarimizni modelimizga kiritishdan oldin ularni qayta ishlashimiz juda muhim.
Mashinada oʻrganish uchun rasmni qanday qayta ishlaysiz?
Algoritm:
- Rasm fayllarini oʻqing (maʼlumotlar papkasida saqlanadi).
- JPEG kontentini kanallar bilan RGB piksellar panjarasiga dekodlash.
- Bularni neyron tarmoqlarga kiritish uchun suzuvchi nuqtali tensorlarga aylantiring.
- Piksel qiymatlarini (0 dan 255 gacha) [0, 1] oralig'iga o'zgartiring (chunki bu diapazonda neyron tarmoqlarni o'qitish samarali bo'ladi).
Tavsiya:
Gidropakni qanday qayta ishlash kerak?
Bizning noyob gel formulamiz mutlaqo toksik bo'lmagan va oziq-ovqat bilan aloqa qilish uchun xavfsiz bo'lsa-da, uni qayta ishlash mumkin emas va u biologik parchalanmaydi. Uni yo‘q qilishning yagona yo‘li kuyishdir, shuning uchun uni kanalizatsiyaga quyish ho‘l salfetkalar yoki issiq yog‘ni yuvish bilan bir xil – ertami kechmi, bu muammoga olib keladi .
Nega ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash kerak?
Bu xom ma'lumotlarni tushunarli formatga aylantiruvchi ma'lumot qazib olish texnikasi Xom ma'lumotlar (haqiqiy dunyo ma'lumotlari) har doim to'liq bo'lmaydi va bu ma'lumotlarni model orqali yuborib bo'lmaydi. Bu ma'lum xatolarga olib keladi.
Lampochkalarni qayerda qayta ishlash kerak?
Qayta ishlash markazini toping Akkor va CFL lampalarni tez va xavfsiz utilizatsiya qilish uchun qayta ishlash markazini topish oson. CFL lampalarni Bartell Drugs, Lowe's, The Home Depot va McLendon Hardware kabi chakana savdo nuqtalarida ham bepul qayta ishlash mumkin .
Nega floresan naychalarni qayta ishlash kerak?
Qayta ishlash simobning atrof-muhitga tarqalishini oldini oladi CFL va boshqa lyuminestsent lampalar axlat qutisiga, axlat qutisiga yoki zichlagichga tashlanganda yoki ular poligonga tushganda tez-tez sinadi. yoki yoqish moslamasi. CFL va simob haqida ko'proq bilib oling.
Mashinani oʻrganish uchun qanday matematika kerak?
Mashinani oʻrganish toʻrtta muhim tushunchalar bilan quvvatlanadi va bu Statistika, chiziqli algebra, ehtimollik va hisob. Statistik tushunchalar har bir modelning asosiy qismi bo‘lsa-da, hisob bizga modelni o‘rganish va optimallashtirishga yordam beradi .
