Какие задачи решает модель искусственного интеллекта на этапе предварительной обработки данных?

На этапе предварительной обработки данных модель искусственного интеллекта решает различные задачи, среди которых:

• Очистка данных. science-engineering.ru Направлена на повышение качества данных за счёт присваивания пропущенных значений и удаления выбросов. science-engineering.ru
• Сокращение объёма данных. science-engineering.ru Уменьшает объём данных и, следовательно, снижает связанные с ними вычислительные мощности. science-engineering.ru
• Масштабирование данных. science-engineering.ru Направлено на преобразование исходных данных в аналогичные диапазоны для прогнозного моделирования. science-engineering.ru
• Преобразование данных. science-engineering.ru Организует исходные данные в подходящие форматы для различных алгоритмов интеллектуального анализа данных. science-engineering.ru
• Разделение данных. science-engineering.ru Делит весь набор данных на различные подмножества для более глубокого анализа. science-engineering.ru
• Отбор признаков. vc.ru Направлен на упрощение моделей, снижение сложности обучения модели и избегание неприятных эффектов. vc.ru
• Создание признаков. vc.ru Включает в себя создание новых признаков на основе логики и знаний предметной области или математических преобразований. vc.ru
• Генерация данных. vc.ru Увеличивает объём данных за счёт копирования существующих точек, добавления слегка преобразованных имеющихся точек данных, создания новых синтетических данных из существующих или даже генерации данных из физических моделей. vc.ru

Предварительная обработка данных помогает улучшить точность модели машинного обучения и избежать искажений результатов анализа данных. 4brain.ru