TensorFlow ашиглах үед өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл явцын чухал алхам юм. Энэ процесс нь түүхий өгөгдлийг машин сургалтын алгоритмд тохирсон формат болгон хувиргах явдал юм. Мэдээллийг бэлтгэж, хэлбэржүүлснээр бид тэдгээрийг тууштай, зохион байгуулалттай бүтэцтэй байлгах боломжтой бөгөөд энэ нь загварыг зөв сургах, урьдчилан таамаглахад чухал ач холбогдолтой юм.
Өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь чухал байдаг гол шалтгаануудын нэг бол TensorFlow хүрээтэй нийцтэй байдлыг хангах явдал юм. TensorFlow нь тооцоололд ашигласан өгөгдлийг төлөөлдөг олон хэмжээст массив болох тензорууд дээр ажилладаг. Эдгээр тензорууд нь дээжийн тоо, онцлог, шошго зэрэг тодорхой хэлбэртэй байдаг бөгөөд тэдгээрийг TensorFlow загварт оруулахаас өмнө тодорхойлох шаардлагатай. Өгөгдлийг зохих ёсоор хэлбэржүүлснээр бид түүнийг хүлээгдэж буй тензорын хэлбэрүүдтэй нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулж, TensorFlow-тай саадгүй нэгтгэх боломжийг олгоно.
Өгөгдлийг хэлбэржүүлэх өөр нэг шалтгаан нь дутуу эсвэл үл нийцэх утгыг зохицуулах явдал юм. Бодит өгөгдлийн багц нь ихэвчлэн дутуу эсвэл бүрэн бус өгөгдлийн цэгүүдийг агуулдаг бөгөөд энэ нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлд сөргөөр нөлөөлдөг. Өгөгдлийн хэлбэрт оруулах, устгах гэх мэт арга техникээр дутагдаж буй утгыг боловсруулахад оршино. Энэ процесс нь өгөгдлийн багцын бүрэн бүтэн байдлыг хадгалахад тусалдаг бөгөөд дутуу өгөгдлөөс үүсэх аливаа буруу зөрүү, буруу ойлголтоос сэргийлдэг.
Өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь түүхий өгөгдлийг утга учиртай, мэдээллийн шинж чанартай болгон хувиргах үйл явц болох функцын инженерчлэлийг багтаадаг. Энэ алхам нь маш чухал бөгөөд энэ нь машин сургалтын алгоритм нь өгөгдөл дэх холбогдох хэв маяг, харилцааг олж авах боломжийг олгодог. Онцлогын инженерчлэл нь хэвийн болгох, масштаблах, нэг халуун кодчилол, хэмжээсийг багасгах зэрэг үйлдлүүдийг багтааж болно. Эдгээр аргууд нь дуу чимээг багасгах, тайлбарлах чадварыг сайжруулах, ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулах замаар машин сургалтын загваруудын үр ашиг, үр нөлөөг сайжруулахад тусалдаг.
Цаашилбал, өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь өгөгдлийн тууштай байдал, стандартчиллыг хангахад тусалдаг. Мэдээллийн багцыг ихэвчлэн янз бүрийн эх сурвалжаас цуглуулдаг бөгөөд тэдгээр нь өөр өөр формат, масштаб эсвэл нэгжтэй байж болно. Өгөгдлийг хэлбэржүүлснээр бид онцлог шинж чанарууд болон шошгоуудыг стандартчилан, бүх өгөгдлийн багцад нийцүүлэх боломжтой. Энэхүү стандартчилал нь өгөгдлийн өөрчлөлтөөс шалтгаалж гарч болох аливаа зөрүү, өрөөсгөл байдлыг арилгадаг тул загварыг зөв сургах, урьдчилан таамаглахад амин чухал юм.
Дээрх шалтгаануудаас гадна өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь өгөгдлийг үр дүнтэй судлах, дүрслэх боломжийг олгодог. Өгөгдлийг бүтэцлэгдсэн хэлбэрт оруулснаар өгөгдлийн эрдэмтэд өгөгдлийн багцын шинж чанарын талаар илүү сайн ойлголттой болж, хэв маягийг тодорхойлж, хэрэглэхэд тохиромжтой машин сургалтын аргуудын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой. Хэлбэрлэсэн өгөгдлийг янз бүрийн графикийн санг ашиглан хялбархан дүрслэн харуулах боломжтой бөгөөд энэ нь өгөгдөлд гүнзгий дүн шинжилгээ хийх, тайлбарлах боломжийг олгодог.
Өгөгдлийг хэлбэржүүлэхийн ач холбогдлыг харуулахын тулд жишээг авч үзье. Бидэнд талбай, унтлагын өрөөний тоо, байршил зэрэг онцлог бүхий орон сууцны үнийн мэдээллийн багц байгаа гэж бодъё. TensorFlow загварыг сургахын тулд энэ өгөгдлийг ашиглахын өмнө бид үүнийг зөв хэлбэржүүлэх хэрэгтэй. Энэ нь дутуу утгыг арилгах, тоон шинж чанарыг хэвийн болгох, категорийн хувьсагчдыг кодлох зэрэг байж болно. Мэдээллийг бүрдүүлснээр бид TensorFlow загвар нь өгөгдлийн багцаас үр дүнтэй суралцаж, орон сууцны үнийн талаар үнэн зөв таамаглал гаргах боломжтой болно.
TensorFlow ашиглах үед өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь TensorFlow хүрээтэй нийцтэй байхыг баталгаажуулж, дутуу эсвэл үл нийцэх утгыг зохицуулж, функцын инженерчлэлийг идэвхжүүлж, өгөгдлийн тууштай байдал, стандартчиллыг баталгаажуулж, өгөгдлийг үр дүнтэй судлах, дүрслэн харуулах боломжийг олгодог. Өгөгдлийг хэлбэржүүлснээр бид машин сургалтын загваруудын нарийвчлал, үр ашиг, тайлбарлах чадварыг сайжруулж, эцэст нь илүү найдвартай таамаглал, ойлголтыг бий болгож чадна.
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