Menyediakan set data dengan betul adalah amat penting untuk latihan cekap model pembelajaran mesin. Set data yang disediakan dengan baik memastikan model boleh belajar dengan berkesan dan membuat ramalan yang tepat. Proses ini melibatkan beberapa langkah utama, termasuk pengumpulan data, pembersihan data, prapemprosesan data dan penambahan data.
Pertama, pengumpulan data adalah penting kerana ia menyediakan asas untuk melatih model pembelajaran mesin. Kualiti dan kuantiti data yang dikumpul secara langsung memberi kesan kepada prestasi model. Adalah penting untuk mengumpulkan set data yang pelbagai dan mewakili yang merangkumi semua kemungkinan senario dan variasi masalah yang dihadapi. Contohnya, jika kita sedang melatih model untuk mengecam digit tulisan tangan, set data hendaklah merangkumi pelbagai gaya tulisan tangan, instrumen tulisan yang berbeza dan pelbagai latar belakang.
Setelah data dikumpul, ia perlu dibersihkan untuk mengalih keluar sebarang ketidakkonsistenan, ralat atau outlier. Pembersihan data memastikan bahawa model tidak dipengaruhi oleh maklumat yang bising atau tidak berkaitan, yang boleh membawa kepada ramalan yang tidak tepat. Sebagai contoh, dalam set data yang mengandungi ulasan pelanggan, mengalih keluar masukan pendua, membetulkan kesilapan ejaan dan mengendalikan nilai yang hilang adalah langkah penting untuk memastikan data berkualiti tinggi.
Selepas membersihkan data, teknik prapemprosesan digunakan untuk mengubah data menjadi format yang sesuai untuk melatih model pembelajaran mesin. Ini mungkin melibatkan penskalaan ciri, pengekodan pembolehubah kategori atau menormalkan data. Prapemprosesan memastikan bahawa model boleh belajar secara berkesan daripada data dan membuat ramalan yang bermakna. Contohnya, dalam set data yang mengandungi imej, teknik prapemprosesan seperti mengubah saiz, memotong dan menormalkan nilai piksel diperlukan untuk menyeragamkan input untuk model.
Selain pembersihan dan prapemprosesan, teknik penambahan data boleh digunakan untuk meningkatkan saiz dan kepelbagaian set data. Pembesaran data melibatkan penjanaan sampel baharu dengan menggunakan transformasi rawak kepada data sedia ada. Ini membantu model membuat generalisasi dengan lebih baik dan meningkatkan keupayaan mereka untuk mengendalikan variasi dalam data dunia sebenar. Contohnya, dalam tugas pengelasan imej, teknik penambahan data seperti putaran, terjemahan dan selak boleh digunakan untuk mencipta contoh latihan tambahan dengan orientasi dan perspektif yang berbeza.
Penyediaan set data dengan betul juga membantu dalam mengelakkan pemasangan berlebihan, yang berlaku apabila model menghafal data latihan dan bukannya mempelajari corak asas. Dengan memastikan bahawa set data adalah representatif dan pelbagai, model tersebut kurang berkemungkinan terlalu sesuai dan boleh digeneralisasikan dengan baik kepada data yang tidak kelihatan. Teknik penyelarasan, seperti keciciran dan penyelarasan L1/L2, juga boleh digunakan bersama-sama dengan penyediaan set data untuk mengelakkan lebihan pemasangan.
Menyediakan set data dengan betul adalah penting untuk latihan cekap model pembelajaran mesin. Ia melibatkan pengumpulan set data yang pelbagai dan mewakili, membersihkan data untuk mengalih keluar ketidakkonsistenan, pramemproses data untuk mengubahnya menjadi format yang sesuai dan menambah data untuk meningkatkan saiz dan kepelbagaiannya. Langkah-langkah ini memastikan bahawa model boleh belajar dengan berkesan dan membuat ramalan yang tepat, sambil juga menghalang pemasangan berlebihan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals