Нейросети практика. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      – Обнаружение и удаление значений, которые сильно отклоняются от среднего.

      – Повышение устойчивости моделей к некорректным или нетипичным значениям.

      6. Преобразование временных рядов:

      – Разбиение последовательности временных значений на окна фиксированной длины.

      – Создание обучающих примеров на основе исторических значений.

      – Использование в задачах прогнозирования временных рядов.

      7. Аугментация данных:

      – Генерация дополнительных обучающих примеров на основе существующих данных.

      – Создание вариаций изображений, текстов, звуков и других типов данных.

      – Расширение разнообразия обучающего набора данных и повышение устойчивости модели к вариациям входных данных.

      Каждый из этих методов имеет свои особенности и применяется в зависимости от типа данных и требований конкретной задачи. Комбинирование и правильный выбор методов преобразования данных позволяет эффективно использовать разнообразные типы данных в нейронных сетях.

      Работа с различными типами данных, такими как текст, изображения, звук и временные ряды, является важной частью задач глубокого обучения. Каждый тип данных требует своего подхода и специфических методов обработки.

      1. Текстовые данные:

      – Предобработка текста: Включает очистку текста от ненужных символов, удаление стоп-слов, лемматизацию и токенизацию.

      Предобработка текста является важным этапом при работе с текстовыми данными в задачах глубокого обучения. Она включает ряд операций для подготовки текста к дальнейшей обработке и анализу. Подробнее о некоторых операциях предобработки текста:

      – Очистка текста: В этом шаге происходит удаление нежелательных символов, которые могут быть неинформативны или помеховыми. Например, можно удалить знаки препинания, специальные символы или цифры.

      – Токенизация разделяет текст на отдельные токены или слова. Каждое слово становится отдельным элементом, что упрощает дальнейшую обработку. Например, предложение "Привет, как дела?" может быть токенизировано в ["Привет", ",", "как", "дела", "?"].

      – Удаление стоп-слов: Стоп-слова – это общие слова, которые не несут значимой информации для анализа текста, такие как предлоги, союзы и артикли. Удаление стоп-слов помогает сократить размер словаря и убрать шум из данных.

      – Лемматизация сводит слова к их базовой форме (лемме). Например, слова "бежал", "бежит" и "бежим" будут приведены к лемме "бежать". Лемматизация позволяет учесть разные формы слова как одну единицу, что помогает улучшить качество анализа.

      – Преобразование регистра: Можно привести все слова к нижнему или верхнему регистру для унификации данных и избежания избыточных дубликатов. Например, все слова могут быть приведены к нижнему регистру для сведения слов с разным регистром к единому представлению.

      Операции СКАЧАТЬ