آماده سازی مجموعه داده به درستی برای آموزش کارآمد مدل های یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است. یک مجموعه داده به خوبی آماده شده تضمین می کند که مدل ها می توانند به طور موثر یاد بگیرند و پیش بینی های دقیق انجام دهند. این فرآیند شامل چندین مرحله کلیدی از جمله جمع آوری داده ها، پاکسازی داده ها، پیش پردازش داده ها و تقویت داده ها است.
در مرحله اول، جمع آوری داده ها بسیار مهم است زیرا پایه و اساس آموزش مدل های یادگیری ماشین را فراهم می کند. کیفیت و کمیت داده های جمع آوری شده به طور مستقیم بر عملکرد مدل ها تأثیر می گذارد. جمع آوری یک مجموعه داده متنوع و نماینده که تمام سناریوها و تغییرات احتمالی مشکل در دست را پوشش می دهد ضروری است. برای مثال، اگر ما در حال آموزش مدلی برای تشخیص ارقام دستنویس هستیم، مجموعه داده باید شامل طیف وسیعی از سبکهای دستنویس، ابزارهای مختلف نوشتاری و پسزمینههای مختلف باشد.
پس از جمعآوری دادهها، باید آنها را پاکسازی کرد تا ناهماهنگیها، خطاها یا موارد پرت حذف شوند. پاکسازی دادهها تضمین میکند که مدلها تحت تأثیر اطلاعات پر سر و صدا یا نامربوط قرار نمیگیرند، که میتواند منجر به پیشبینیهای نادرست شود. به عنوان مثال، در مجموعه داده ای که شامل نظرات مشتریان است، حذف ورودی های تکراری، تصحیح اشتباهات املایی و مدیریت مقادیر از دست رفته گام های اساسی برای اطمینان از داده های با کیفیت هستند.
پس از پاکسازی داده ها، تکنیک های پیش پردازش برای تبدیل داده ها به فرمت مناسب برای آموزش مدل های یادگیری ماشین اعمال می شود. این ممکن است شامل مقیاس بندی ویژگی ها، رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی شده یا عادی سازی داده ها باشد. پیش پردازش تضمین می کند که مدل ها می توانند به طور موثر از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی های معناداری انجام دهند. به عنوان مثال، در یک مجموعه داده حاوی تصاویر، تکنیک های پیش پردازش مانند تغییر اندازه، برش، و نرمال کردن مقادیر پیکسل برای استاندارد کردن ورودی برای مدل ضروری است.
علاوه بر تمیز کردن و پیش پردازش، می توان از تکنیک های تقویت داده ها برای افزایش اندازه و تنوع مجموعه داده استفاده کرد. افزایش داده ها شامل تولید نمونه های جدید با اعمال تبدیل های تصادفی به داده های موجود است. این به تعمیم بهتر مدل ها کمک می کند و توانایی آنها را برای مدیریت تغییرات در داده های دنیای واقعی بهبود می بخشد. به عنوان مثال، در یک کار طبقهبندی تصویر، از تکنیکهای تقویت دادهها مانند چرخش، ترجمه و چرخش میتوان برای ایجاد نمونههای آموزشی اضافی با جهتگیریها و دیدگاههای مختلف استفاده کرد.
تهیه صحیح مجموعه داده همچنین به جلوگیری از برازش بیش از حد کمک می کند، که زمانی اتفاق می افتد که مدل ها به جای یادگیری الگوهای اساسی، داده های آموزشی را حفظ می کنند. با حصول اطمینان از اینکه مجموعه داده معرف و متنوع است، مدل ها کمتر برازش می کنند و می توانند به خوبی به داده های دیده نشده تعمیم دهند. تکنیکهای منظمسازی، مانند ترک تحصیل و منظمسازی L1/L2، همچنین میتوانند همراه با آمادهسازی مجموعه دادهها برای جلوگیری از بیشبرازش استفاده شوند.
آماده سازی مجموعه داده به درستی برای آموزش کارآمد مدل های یادگیری ماشین بسیار مهم است. این شامل جمعآوری یک مجموعه داده متنوع و معرف، پاکسازی دادهها برای حذف ناسازگاریها، پیش پردازش دادهها برای تبدیل آن به یک قالب مناسب، و افزایش دادهها برای افزایش اندازه و تنوع آن است. این مراحل تضمین میکنند که مدلها میتوانند به طور موثر یاد بگیرند و پیشبینیهای دقیق انجام دهند، در حالی که از برازش بیش از حد نیز جلوگیری میکنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید