Preparar correctament el conjunt de dades és de gran importància per a una formació eficient dels models d'aprenentatge automàtic. Un conjunt de dades ben preparat garanteix que els models puguin aprendre de manera eficaç i fer prediccions precises. Aquest procés inclou diversos passos clau, com ara la recollida de dades, la neteja de dades, el preprocessament i l'augment de dades.
En primer lloc, la recollida de dades és crucial, ja que proporciona la base per entrenar els models d'aprenentatge automàtic. La qualitat i la quantitat de les dades recollides afecten directament el rendiment dels models. És essencial reunir un conjunt de dades divers i representatiu que cobreixi tots els escenaris i variacions possibles del problema en qüestió. Per exemple, si estem entrenant un model per reconèixer els dígits escrits a mà, el conjunt de dades hauria d'incloure una àmplia gamma d'estils d'escriptura a mà, diferents instruments d'escriptura i diversos antecedents.
Un cop recopilades les dades, s'han de netejar per eliminar qualsevol incoherència, error o valor atípic. La neteja de dades garanteix que els models no es vegin influenciats per informació sorollosa o irrellevant, que pot provocar prediccions inexactes. Per exemple, en un conjunt de dades que conté ressenyes de clients, eliminar entrades duplicades, corregir errors ortogràfics i gestionar els valors que falten són passos essencials per garantir dades d'alta qualitat.
Després de netejar les dades, s'apliquen tècniques de preprocessament per transformar les dades en un format adequat per entrenar els models d'aprenentatge automàtic. Això pot implicar escalar les característiques, codificar variables categòriques o normalitzar les dades. El preprocessament garanteix que els models puguin aprendre eficaçment de les dades i fer prediccions significatives. Per exemple, en un conjunt de dades que conté imatges, són necessàries tècniques de preprocessament com ara canviar la mida, retallar i normalitzar els valors de píxels per estandarditzar l'entrada del model.
A més de la neteja i el preprocessament, es poden aplicar tècniques d'augment de dades per augmentar la mida i la diversitat del conjunt de dades. L'augment de dades implica generar noves mostres aplicant transformacions aleatòries a les dades existents. Això ajuda els models a generalitzar-se millor i millora la seva capacitat per gestionar les variacions de les dades del món real. Per exemple, en una tasca de classificació d'imatges, es poden utilitzar tècniques d'augment de dades, com ara la rotació, la translació i la volteig, per crear exemples d'entrenament addicionals amb diferents orientacions i perspectives.
Preparar correctament el conjunt de dades també ajuda a evitar el sobreajustament, que es produeix quan els models memoritzen les dades d'entrenament en lloc d'aprendre els patrons subjacents. En garantir que el conjunt de dades sigui representatiu i divers, és menys probable que els models s'ajustin més i es puguin generalitzar bé a dades no vistes. Les tècniques de regularització, com ara l'abandonament i la regularització L1/L2, també es poden aplicar juntament amb la preparació del conjunt de dades per evitar encara més el sobreajustament.
Preparar correctament el conjunt de dades és crucial per a una formació eficient dels models d'aprenentatge automàtic. Implica recollir un conjunt de dades divers i representatiu, netejar les dades per eliminar les incoherències, preprocessar les dades per transformar-les en un format adequat i augmentar les dades per augmentar la seva mida i diversitat. Aquests passos garanteixen que els models puguin aprendre de manera eficaç i fer prediccions precises, alhora que eviten el sobreajustament.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals