• Buradasın

    Preprocess ne için kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Preprocess terimi, iki ana bağlamda kullanılır:
    1. Belge Ön İşleme: Preprocess, özellikle Retrieval Augmented Generation (RAG) uygulamaları için karmaşık belgeleri metnin en uygun parçalarına dönüştürmek ve bölmek amacıyla kullanılır 15. PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML gibi çeşitli dosya formatlarını destekler 1.
    2. Veri Ön İşleme: Veri ön işleme, makine öğrenimi modellerinde kullanılacak ham verileri temizlemek, dönüştürmek ve hazırlamak için kullanılır 24. Bu süreç, eksik değerlerin ele alınması, normalizasyon, ölçeklendirme ve kategorik değişkenlerin kodlanması gibi işlemleri içerir 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aipure.ai
        1
      2. brainreview.org
        2
      3. redkiwiapp.com
        3
      4. huggingface.co
        4
      5. completeaitraining.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Process nedir?

    Process kelimesi İngilizce'de çeşitli anlamlara gelir: İşlem, süreç, işleyiş. Yöntem, metot. İşletim sisteminde çalışan bir programın örneği. Ayrıca, "process" kelimesi "dava açmak" anlamında da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Preprocessing nasıl yapılır?

    Veri ön işleme (preprocessing) adımları: 1. Verilerin yüklenmesi ve gerekli kütüphanelerin import edilmesi. 2. Eksik değerlerin işlenmesi. 3. Gürültülü verilerin temizlenmesi. 4. Aykırı değerlerin (outlier) ele alınması. 5. Değişkenlerin dönüştürülmesi ve ölçeklendirilmesi. Veri ön işleme, Python gibi programlama dilleri ve `scikit-learn`, `pandas`, `numpy` gibi kütüphaneler kullanılarak gerçekleştirilebilir.
    5 kaynak

    Preprocessing ne demek?

    Preprocessing, Türkçe'de "ön işleme" anlamına gelir. Bu terim, veri analizi, makine öğrenimi veya görüntü işleme gibi alanlarda, ham verilerin daha ileri incelemeler veya model eğitimi için hazırlanmasına yönelik ilk adımları ifade eder. Preprocessing aşamasında yapılan bazı işlemler: metinlerin sayıya çevrilmesi (One-Hot Encoding); sayıların ortak ölçeğe getirilmesi (Scaling); verilerin kategorilere ayrılması (Discretization).
    5 kaynak