Справочник по нейронным сетям: от теории к практике

Виталий Александрович Гульчеев (2023)

Вас привлекает мир искусственных нейронных сетей? Это руководство содержит введение в нейронные сети, их построение и применение. Благодаря четким и лаконичным объяснениям вы узнаете об основах нейронных сетей и их роли в машинном обучении. Вы изучите различные типы нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные сети, и узнаете о лучших методах построения, обучения и развертывания моделей. Вы получите практический опыт работы с популярными инструментами и библиотеками, такими как TensorFlow, Keras и PyTorch, а также с созданием веб-приложений с помощью Flask. Если вы начинающий специалист по работе с данными, инженер машинного обучения или исследователь ИИ, это руководство поможет вам освоить основы и продвинуть свои знания и навыки на новый уровень. Содержащая практические примеры, рекомендации по литературе и советы по достижению успеха, эта книга является обязательным ресурсом для всех, кто хочет использовать возможности нейронных сетей для решения реальных задач.

Глава 2: Подготовка данных

Предварительная обработка данных — важнейший шаг в построении нейронной сети, поскольку она может значительно повлиять на производительность модели. В этой главе мы рассмотрим важность предварительной обработки данных, а также методы обработки отсутствующих данных, нормализации и стандартизации данных и одноточечного кодирования категориальных переменных.

Важность предварительной обработки данных

Предварительная обработка данных — это процесс очистки, преобразования и подготовки данных к анализу. Качество и структура данных могут оказать значительное влияние на производительность нейронной сети, поэтому важно убедиться, что данные имеют правильный формат и не содержат ошибок.

Одной из распространенных проблем с необработанными данными являются пропущенные значения. Нейронные сети предназначены для работы с числовыми данными, поэтому любые отсутствующие значения должны быть обработаны до того, как данные можно будет использовать.

Обработка отсутствующих данных.

Существует несколько методов обработки отсутствующих данных, в том числе:

Удаление: Самым простым методом обработки отсутствующих данных является простое удаление всех записей с отсутствующими значениями. Этот метод подходит только в том случае, если количество записей с отсутствующими значениями невелико по сравнению с общим количеством записей.

Импутация: Этот метод заменяет отсутствующие значения на замещающее значение, например, среднее или медиану столбца. Это может быть сделано с помощью таких алгоритмов, как k-nearest neighbors или деревья решений.

Интерполяция: Этот метод использует математическую функцию для оценки отсутствующих значений на основе значений других записей в том же столбце.

Нормализация и стандартизация

После обработки отсутствующих данных важно нормализовать и стандартизировать данные. Нормализация изменяет масштаб данных так, чтобы все значения находились в диапазоне от 0 до 1. Стандартизация изменяет масштаб данных так, чтобы среднее значение данных было равно 0, а стандартное отклонение — 1.

Нормализация и стандартизация важны, поскольку нейронные сети чувствительны к масштабу данных. Нормализуя и стандартизируя данные, вы обеспечиваете одинаковый масштаб каждой характеристики, что может улучшить производительность нейронной сети.

Одноходовое кодирование

Категориальные переменные — это переменные, которые принимают ограниченное число значений, например,"да"или"нет", или"красный","зеленый"и"синий". Нейронные сети предназначены для работы с числовыми данными, поэтому категориальные переменные должны быть преобразованы в числовые данные, прежде чем их можно будет использовать. Одноточечное кодирование — это распространенный метод преобразования категориальных переменных в числовые данные.

При одномоментном кодировании каждое уникальное значение категориальной переменной преобразуется в новый двоичный столбец. Например, если категориальная переменная имеет три уникальных значения,"красный","зеленый"и"синий", будут созданы три новых столбца:"is_red","is_green"и"is_blue". Значения в этих столбцах равны 0 или 1, в зависимости от того, принадлежит ли запись к соответствующей категории.

В заключение следует отметить, что предварительная обработка данных является важным шагом в построении нейронной сети. Обработка отсутствующих данных, нормализация и стандартизация данных, а также одноточечное кодирование категориальных переменных позволяют обеспечить правильный формат данных и отсутствие ошибок, что может значительно улучшить производительность модели.

Кроме того, важно помнить, что предварительная обработка данных — это итеративный процесс, который может потребовать нескольких итераций для обеспечения надлежащей очистки и форматирования данных. Также важно учитывать потенциальное влияние выбора предварительной обработки на общую производительность модели и проверять результаты этапа предварительной обработки, чтобы убедиться, что она не внесла смещения и не исказила исходные данные. Тщательная обработка и подготовка данных позволяет более эффективно обучать нейронные сети, что приводит к созданию более точных и надежных моделей.