Некоторые основные инструменты машинного обучения, которые используются для удаления фонового шума:

• Конструктивное обучение. 1 Модель учится различать экземпляры чистых и зашумлённых данных. 1 Для этого обычно требуются помеченные данные, в которых известен уровень шума. 1
• Автоэнкодеры. 13 Это архитектура нейронных сетей, состоящая из кодера и декодера. 1 Кодер сжимает входные данные в представление меньшей размерности, а декодер восстанавливает исходные данные из этого представления. 1 В процессе восстановления автоэнкодеры эффективно отфильтровывают шум. 1
• Анализ основных компонентов (PCA). 12 Это метод уменьшения размерности, который идентифицирует основные компоненты набора данных. 1 Проецируя данные на ограниченный набор основных компонентов, PCA может помочь снизить уровень шума, сосредоточив внимание на наиболее информативных измерениях данных, отбрасывая измерения, связанные с шумом. 1
• Перекрёстная проверка. 1 Это метод повторной выборки, который помогает снизить влияние шума в данных. 1 Для этого набор данных разбивают на подмножества, обучают одно подмножество и проверяют другое. 1 Этот процесс повторяют несколько раз с разными разделами данных. 1
• Ансамблевые модели. 1 Они комбинируют несколько отдельных моделей для повышения эффективности прогнозирования. 1 Комбинируя модели, обученные на разных подмножествах данных или с использованием разных алгоритмов, ансамблевые модели могут смягчить влияние шума в данных. 1