Мэдээллийн багцыг зөв бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургахад нэн чухал юм. Сайн бэлтгэгдсэн өгөгдлийн багц нь загваруудыг үр дүнтэй сурч, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Энэ үйл явц нь өгөгдөл цуглуулах, өгөгдөл цэвэрлэх, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх зэрэг хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг агуулдаг.
Нэгдүгээрт, мэдээлэл цуглуулах нь машин сургалтын загварыг сургах үндэс суурийг бүрдүүлдэг тул маш чухал юм. Цуглуулсан мэдээллийн чанар, тоо хэмжээ нь загваруудын гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг. Асуудлын бүх боломжит хувилбар, хувилбаруудыг багтаасан олон талт, төлөөлөх мэдээллийн багц цуглуулах нь чухал юм. Жишээлбэл, хэрэв бид гараар бичсэн цифрүүдийг таних загварыг сургаж байгаа бол өгөгдлийн багц нь гар бичмэлийн өргөн хүрээний хэв маяг, өөр өөр бичгийн хэрэгсэл, янз бүрийн дэвсгэрийг агуулсан байх ёстой.
Мэдээллийг цуглуулсны дараа аливаа зөрчил, алдаа, хэт давхцлыг арилгахын тулд тэдгээрийг цэвэрлэх шаардлагатай. Өгөгдлийн цэвэрлэгээ нь загварууд нь дуу чимээ ихтэй, хамааралгүй мэдээлэлд өртөхгүй байхыг баталгаажуулдаг бөгөөд энэ нь буруу таамаглал гаргахад хүргэдэг. Жишээлбэл, хэрэглэгчийн тоймыг агуулсан өгөгдлийн багцад давхардсан оруулгыг арилгах, зөв бичгийн дүрмийн алдаа засах, дутуу утгыг зохицуулах нь өндөр чанартай өгөгдлийг баталгаажуулах чухал алхам юм.
Мэдээллийг цэвэрлэсний дараа өгөгдлийг машин сургалтын загварт сургахад тохиромжтой формат болгон хувиргахын тулд урьдчилсан боловсруулалтын аргыг ашигладаг. Үүнд функцуудыг масштаблах, категорийн хувьсагчдыг кодлох эсвэл өгөгдлийг хэвийн болгох зэрэг орно. Урьдчилан боловсруулалт нь загварууд өгөгдлөөс үр дүнтэй суралцаж, ач холбогдолтой таамаглал дэвшүүлэх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, зураг агуулсан өгөгдлийн багцад загварт оруулах оролтыг стандартчилахын тулд хэмжээг өөрчлөх, тайрах, пикселийн утгыг хэвийн болгох гэх мэт урьдчилсан боловсруулалтын аргууд шаардлагатай.
Цэвэрлэх, урьдчилан боловсруулахаас гадна өгөгдлийн багцын хэмжээ, төрөл зүйлийг нэмэгдүүлэхийн тулд өгөгдлийг нэмэгдүүлэх арга техникийг ашиглаж болно. Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх нь одоо байгаа өгөгдөлд санамсаргүй хувиргалтыг ашиглах замаар шинэ дээж үүсгэх явдал юм. Энэ нь загваруудад илүү сайн ерөнхий ойлголт өгөхөд тусалж, бодит ертөнц дэх өгөгдлийн өөрчлөлтийг зохицуулах чадварыг сайжруулдаг. Жишээлбэл, дүрсийг ангилах ажилд эргүүлэх, орчуулах, эргүүлэх зэрэг өгөгдлийг нэмэгдүүлэх арга техникийг ашиглан өөр өөр чиг баримжаа, хэтийн төлөв бүхий нэмэлт сургалтын жишээг бий болгож болно.
Өгөгдлийн багцыг зөв бэлтгэх нь загварууд үндсэн хэв маягийг сурахын оронд сургалтын өгөгдлийг цээжлэх үед тохиолддог хэт тохируулалтаас зайлсхийхэд тусалдаг. Өгөгдлийн багцыг төлөөлөх, олон талт байлгах замаар загварууд хэт тохирох магадлал багатай бөгөөд үл үзэгдэх өгөгдлийг сайн нэгтгэж чаддаг. Сургууль завсардалт, L1/L2-ийг тогтмолжуулах гэх мэт зохицуулалтын аргуудыг хэт ачаалал өгөхөөс урьдчилан сэргийлэхийн тулд мэдээллийн багц бэлтгэхтэй хамт хэрэглэж болно.
Мэдээллийн багцыг зөв бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургахад маш чухал юм. Энэ нь олон төрлийн, төлөөлөх өгөгдлийн багц цуглуулах, зөрчилдөөнийг арилгахын тулд өгөгдлийг цэвэрлэх, зохих формат руу хөрвүүлэхийн тулд өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, хэмжээ, олон талт байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд өгөгдлийг нэмэгдүүлэх зэрэг орно. Эдгээр алхмууд нь загвар өмсөгчдийг үр дүнтэй сурч, үнэн зөв таамаглал дэвшүүлэхийн зэрэгцээ хэт тохирохоос сэргийлдэг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү