Агуулгын хүснэгт:
- Бид яагаад өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах шаардлагатай байна вэ?
- Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт гэж юу гэсэн үг вэ?
- Би тестийн өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах ёстой юу?
- Бид яагаад өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхээсээ өмнө урьдчилан боловсруулах шаардлагатай байна вэ?
Видео: Яагаад өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах вэ?
2024 Зохиолч: Fiona Howard | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-10 06:41
Энэ нь түүхий өгөгдлийг ойлгомжтой формат болгон хувиргадаг өгөгдөл олборлох техник юм Түүхий өгөгдөл (бодит ертөнцийн өгөгдөл) нь үргэлж бүрэн бус байдаг тул өгөгдлийг загвараар дамжуулах боломжгүй. Энэ нь тодорхой алдаа гаргахад хүргэдэг. Тиймээс бид загвараар илгээхээсээ өмнө өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах хэрэгтэй.
Бид яагаад өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах шаардлагатай байна вэ?
Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт нь аливаа өгөгдөл олборлох үйл явцад маш чухал бөгөөд учир нь энэ нь төслийн амжилтад шууд нөлөөлдөг … Хэрэв өгөгдөлд шинж чанар, шинж чанарын утгууд, агуулагдах зүйлс дутуу байвал түүнийг цэвэр биш гэж үзнэ. чимээ шуугиан эсвэл хэт өндөр үзүүлэлт, давхардсан эсвэл буруу өгөгдөл. Эдгээрийн аль нэг нь байгаа нь үр дүнгийн чанарыг доройтуулна.
Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт гэж юу гэсэн үг вэ?
Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт нь түүхий өгөгдлийг ойлгомжтой формат болгон хувиргах үйл явц юм. Бид түүхий өгөгдөлтэй ажиллах боломжгүй тул энэ нь мөн өгөгдөл олборлох чухал алхам юм. Машин суралцах эсвэл өгөгдөл олборлох алгоритмыг ашиглахын өмнө өгөгдлийн чанарыг шалгах хэрэгтэй.
Би тестийн өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах ёстой юу?
Үүний үндсэн агуулга нь: Та тест эсвэл сургалтын өгөгдлийг хувиргахдаа бүх өгөгдлийн багц дээр суурилуулсан урьдчилан боловсруулах аргыг ашиглах ёсгүй. Хэрэв та үүнийг хийвэл галт тэрэгнээс туршилтын багц руу санамсаргүйгээр мэдээлэл авч явж байна.
Бид яагаад өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхээсээ өмнө урьдчилан боловсруулах шаардлагатай байна вэ?
Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт нь гүйцэтгэлийг хангах, сайжруулах зорилгоор хэрэглэгдэхээс өмнө өгөгдлийг өөрчлөх, хаяхыг хэлж болно бөгөөд өгөгдөл олборлох үйл явц дахь чухал алхам юм. … Ийм асуудлыг сайтар шалгаж үзээгүй өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх нь төөрөгдүүлсэн үр дүнд хүргэж болзошгүй.
Зөвлөмж болгож буй:
Урьдчилан таамаглах нь урьдчилан таамаглах аналитик мөн үү?
Урьдчилан таамаглах нь өгөгдөл авч, түүний өвөрмөц чиг хандлагыг харгалзан өгөгдлийн ирээдүйн үнэ цэнийг урьдчилан таамаглах арга юм. … төрөл бүрийн орц дахь урьдчилан таамаглах шинжилгээний хүчин зүйлүүд болон ирээдүйн зан төлөвийг таамагладаг - зөвхөн тоо биш .
Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах шаардлагатай юу?
Энэ нь түүхий өгөгдлийг ойлгомжтой формат болгон хувиргадаг өгөгдөл олборлох арга юм. Түүхий өгөгдөл (бодит ертөнцийн өгөгдөл) үргэлж бүрэн бус байдаг бөгөөд энэ өгөгдлийг загвараар дамжуулан илгээх боломжгүй. Энэ нь тодорхой алдаа гаргахад хүргэдэг.
Машинжуулалтад зориулж өгөгдлийг хэрхэн урьдчилан боловсруулах вэ?
Machine Learning-д өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад долоон чухал алхам байдаг: Өгөгдлийн багцыг авах. … Бүх чухал номын санг импортлох. … Өгөгдлийн багцыг импортлох. … Алга болсон утгыг тодорхойлж, зохицуулах. … Категорийн өгөгдлийг кодлож байна.
Тогтмол зардал урьдчилан таамагласан уу, эсвэл урьдчилан тооцоолоогүй байна уу?
Тогтмол зардал нь орон сууцны зээл, түрээс, гар утасны төлбөр, оюутны зээлийн төлбөр зэрэг тогтмол бөгөөд таны сар бүр төлөх хүлээгдэж буй төлбөрүүд юм . Тогтмол зардал гарах уу? Хувийн төсөв зохиох зорилгоор тогтмол зардал нь сар бүр эсвэл үеэс үед өөрчлөгддөггүй тул та итгэлтэйгээр таамаглаж болох зардал юм .
Өгөгдлийг нэгтгэх нь бизнес/фирмд яагаад тийм чухал байдаг вэ?
Өгөгдлийг төв санд нэгтгэх нь байгууллага даяарх багуудад гүйцэтгэлийн хэмжилтийг сайжруулж, илүү гүнзгий ойлголттой болж, хэрэгжүүлэх боломжтой оюун ухаан олж, байгууллагын зорилгыг дэмжихийн тулд илүү мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.
