Мэдээлэл бэлтгэх нь машин сургалтын үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ нь сургалтын загварт ашигласан өгөгдлийг өндөр чанартай, хамааралтай, зөв форматтай байлгах замаар цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг ихээхэн хэмнэдэг. Энэ хариултанд бид өгөгдлийн чанар, функцын инженерчлэл, загварын гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг анхаарч, өгөгдөл бэлтгэх нь эдгээр ашиг тусыг хэрхэн олж авч болохыг судлах болно.
Нэгдүгээрт, өгөгдөл бэлтгэх нь дутуу үнэ цэнэ, хэт давчуу байдал, зөрчил зэрэг янз бүрийн асуудлыг шийдвэрлэх замаар өгөгдлийн чанарыг сайжруулахад тусалдаг. Дутуу утгыг тодорхойлох аргачлалаар эсвэл дутуу утга бүхий тохиолдлуудыг арилгах замаар бид сургалтанд ашигласан өгөгдөл бүрэн, найдвартай байх болно. Үүний нэгэн адил, хэт давсан үзүүлэлтүүдийг тэдгээрийг арилгах эсвэл хүлээн зөвшөөрөгдсөн хязгаарт оруулахын тулд өөрчлөх замаар илрүүлж, зохицуулж болно. Зөрчилдөөнтэй утгууд эсвэл давхардсан бүртгэл зэрэг зөрчлийг мөн өгөгдөл бэлтгэх үе шатанд шийдэж, мэдээллийн багцыг цэвэр, дүн шинжилгээ хийхэд бэлэн байлгах боломжтой.
Хоёрдугаарт, өгөгдөл бэлтгэх нь түүхий өгөгдлийг машин сургалтын алгоритмуудад ашиглаж болохуйц ач холбогдолтой шинж чанарууд болгон хувиргах үр дүнтэй функцын инженерчлэл хийх боломжийг олгодог. Энэ процесс нь ихэвчлэн ангилал хувьсагчдыг хэвийн болгох, масштаблах, кодлох зэрэг аргуудыг агуулдаг. Хэвийн байдал нь онцлог шинж чанаруудыг ижил түвшинд байлгахыг баталгаажуулж, зарим онцлог шинж чанарууд нь илүү том утгатай тул суралцах үйл явцад давамгайлахаас сэргийлдэг. Хэмжээг алгоритмын шаардлагад илүү нийцүүлэхийн тулд функцийн утгын хүрээ эсвэл тархалтыг тохируулдаг мин-макс масштаб эсвэл стандартчилал зэрэг аргуудаар дамжуулан хийж болно. Текстийн шошгыг тоон дүрслэл болгон хувиргах зэрэг категорийн хувьсагчдыг кодлох нь машин сургалтын алгоритмуудад эдгээр хувьсагчдыг үр дүнтэй боловсруулах боломжийг олгодог. Өгөгдөл бэлтгэх явцад эдгээр функцийн инженерчлэлийн ажлыг гүйцэтгэснээр бид загвар давталт бүрт эдгээр алхмуудыг давтах шаардлагагүйгээр цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг хэмнэж чадна.
Цаашилбал, өгөгдөл бэлтгэх нь сонгосон машин сургалтын алгоритмын шаардлага, таамаглалд нийцсэн сайн бэлтгэгдсэн өгөгдлийн багцаар хангаснаар загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахад хувь нэмэр оруулдаг. Жишээлбэл, зарим алгоритмууд өгөгдлийг хэвийн тархсан гэж үздэг бол зарим нь тодорхой өгөгдлийн төрөл эсвэл форматыг шаарддаг. Өгөгдлийг зохих ёсоор хувиргаж, форматласан эсэхийг баталгаажуулснаар бид эдгээр таамаглалыг зөрчсөний улмаас үүсч болзошгүй алдаа эсвэл оновчтой бус гүйцэтгэлээс зайлсхийх боломжтой. Нэмж дурдахад, өгөгдөл бэлтгэхэд хамгийн их хамааралтай мэдээллийг хадгалахын зэрэгцээ шинж чанаруудын тоог багасгахад чиглэсэн хэмжээсийг багасгах гэх мэт аргуудыг багтааж болно. Энэ нь илүү үр дүнтэй, үнэн зөв загвар гаргахад хүргэдэг, учир нь энэ нь асуудлын нарийн төвөгтэй байдлыг багасгаж, хэт тохирохоос зайлсхийхэд тусалдаг.
Өгөгдөл бэлтгэхэд хэмнэгдсэн цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг харуулахын тулд машин сургалтын төсөлд дутуу утгууд, хэт давчуу үзүүлэлтүүд, зөрчилтэй бүртгэлүүд бүхий том өгөгдлийн багцыг багтаасан хувилбарыг авч үзье. Өгөгдлийг зохих ёсоор бэлтгэхгүй бол давталт бүрийн явцад эдгээр асуудлыг шийдвэрлэх хэрэгцээ шаардлагаас болж загвар боловсруулах үйл явцад саад болох магадлалтай. Өгөгдөл бэлтгэхэд урьдчилж цаг зарцуулснаар эдгээр асуудлыг нэг удаа шийдэж, төслийн туршид ашиглах боломжтой цэвэр, сайн бэлтгэгдсэн мэдээллийн багцыг бий болгоно. Энэ нь зөвхөн цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг хэмнээд зогсохгүй загвар боловсруулах үйл явцыг илүү оновчтой, үр дүнтэй болгох боломжийг олгодог.
Өгөгдөл бэлтгэх нь өгөгдлийн чанарыг сайжруулж, техникийн инженерчлэлийг хөнгөвчлөх, загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах замаар цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг хэмнэж болох машин сургалтын үйл явцын чухал алхам юм. Өгөгдлийн бэлтгэл нь дутуу үнэ цэнэ, хэт давчуу байдал, үл нийцэл зэрэг асуудлуудыг шийдэж өгснөөр сургалтанд ашигласан мэдээллийн багц найдвартай, цэвэр байх болно. Нэмж дурдахад, энэ нь сонгосон машин сургалтын алгоритмын шаардлагад нийцсэн түүхий өгөгдлийг утга учиртай шинж чанар болгон хувиргах үр дүнтэй функцын инженерчлэл хийх боломжийг олгодог. Эцсийн эцэст, өгөгдөл бэлтгэх нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулж, загвар боловсруулах үйл явцыг илүү үр дүнтэй болгоход хувь нэмэр оруулдаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу