• Buradasın

    Preprocessing nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri ön işleme (preprocessing) adımları:
    1. Verilerin yüklenmesi ve gerekli kütüphanelerin import edilmesi 3.
    2. Eksik değerlerin işlenmesi 25. Eksik değerler, manuel olarak doldurulabilir, regresyon veya sayısal yöntemlerle tahmin edilebilir 5.
    3. Gürültülü verilerin temizlenmesi 5. Binning, regresyon ve kümeleme gibi tekniklerle gürültü giderilebilir 5.
    4. Aykırı değerlerin (outlier) ele alınması 25. Aykırı değerler silinebilir veya baskılanabilir 2.
    5. Değişkenlerin dönüştürülmesi ve ölçeklendirilmesi 35. Normalizasyon, standardizasyon ve özellik çıkarma gibi yöntemlerle veriler analiz için uygun hale getirilir 35.
    Veri ön işleme, Python gibi programlama dilleri ve
    scikit-learn
    ,
    pandas
    ,
    numpy
    gibi kütüphaneler kullanılarak gerçekleştirilebilir 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Preprocess ne için kullanılır?

    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. 2. Veri Ön İşleme: Veri ön işleme, makine öğrenimi modellerinde kullanılacak ham verileri temizlemek, dönüştürmek ve hazırlamak için kullanılır.

    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).