Wat is die stappe betrokke by die voorafverwerking van die Fashion-MNIST-datastel voordat die model opgelei word?
Om die Fashion-MNIST-datastel vooraf te verwerk voordat die model opgelei word, behels verskeie belangrike stappe wat verseker dat die data behoorlik geformateer en geoptimaliseer is vir masjienleertake. Hierdie stappe sluit datalaai, dataverkenning, dataskoonmaak, datatransformasie en dataverdeling in. Elke stap dra by tot die verbetering van die kwaliteit en doeltreffendheid van die datastel, wat akkurate modelopleiding en voorspelling moontlik maak.
Die eerste stap in die voorafverwerking van die Fashion-MNIST-datastel is die laai van data. Dit behels die verkryging van die datastel in 'n geskikte formaat vir verdere ontleding. Die Fashion-MNIST-datastel is geredelik beskikbaar in die vorm van beeldlêers, tipies in die PNG- of JPEG-formaat. Hierdie prentlêers moet in die masjienleeromgewing, soos Google Wolk-masjienleer, ingevoer word deur toepaslike biblioteke of nutsgoed te gebruik. Byvoorbeeld, in Python bied die TensorFlow- of Keras-biblioteek funksies om beelddatastelle te laai.
Nadat die datastel gelaai is, is die volgende stap dataverkenning. Dit behels die verkryging van insigte in die datastel se struktuur, grootte en verspreiding van klasse. Dit is belangrik om die datastel se kenmerke te verstaan voordat u met enige voorverwerkingstappe voortgaan. Hierdie verkenning kan die ondersoek van steekproefbeelde, die kontrolering van die aantal steekproewe per klas en die visualisering van klasverspreidings met behulp van plotte of histogramme insluit. Om die datastel se eienskappe te verstaan, help om ingeligte besluite te neem tydens daaropvolgende voorverwerkingstappe.
Data skoonmaak is die daaropvolgende stap, wat daarop gemik is om enige ontbrekende, inkonsekwente of foutiewe data te identifiseer en te hanteer. In die geval van die Fashion-MNIST-datastel is dit onwaarskynlik dat ontbrekende data 'n probleem sal wees aangesien dit 'n goed saamgestelde datastel is. Dit is egter steeds noodsaaklik om te kyk vir enige abnormaliteite of uitskieters in die data. Uitskieters kan opgespoor word deur beeldeienskappe soos helderheid, kontras of pixelintensiteitwaardes te ondersoek. Enige uitskieters of anomalieë kan óf verwyder óf aangepas word om die datastel se integriteit te verseker.
Datatransformasie is nog 'n belangrike stap in die voorafverwerking van die Fashion-MNIST-datastel. Hierdie stap behels die omskakeling van die rou beelddata in 'n geskikte formaat wat in 'n masjienleermodel ingevoer kan word. In die geval van beelddatastelle behels dit tipies die grootte van die beelde na 'n konsekwente grootte, die omskakeling daarvan na grysskaal indien nodig, en die normalisering van die pixelwaardes. Die grootte van die beelde verseker eenvormigheid, aangesien masjienleermodelle dikwels insette van dieselfde afmetings vereis. Grysskaalomskakeling vereenvoudig die datavoorstelling en verminder berekeningskompleksiteit. Normalisering van die pixelwaardes na 'n algemene reeks, soos [0, 1], verbeter modelkonvergensie en stabiliteit tydens opleiding.
Die laaste stap in die voorafverwerking van die Fashion-MNIST-datastel is dataverdeling. Dit behels die verdeling van die datastel in afsonderlike substelle vir opleiding, validering en toetsing. Die opleidingstel word gebruik om die model op te lei, die validasiestel word gebruik om die model se hiperparameters te verfyn, en die toetsstel word gebruik om die finale model se prestasie te evalueer. Die aanbevole verdeelverhouding is tipies ongeveer 70% vir opleiding, 15% vir validering en 15% vir toetsing. Dit verseker dat die model opgelei word op 'n voldoende hoeveelheid data terwyl dit ook genoeg data vir evaluering het.
Om op te som, die voorafverwerking van die Fashion-MNIST-datastel behels die laai van data, dataverkenning, dataskoonmaak, datatransformasie en dataverdeling. Hierdie stappe verseker dat die datastel behoorlik geformateer is, vry van onreëlmatighede en geoptimaliseer is vir masjienleertake. Deur hierdie stappe te volg, kan 'n mens die Fashion-MNIST-datastel effektief voorberei om 'n masjienleermodel op te lei en akkurate voorspellings te bereik.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer