Презентация «Методическое пособие по практическим работам : подготовка данных для машинного обучения и искуственных нейронных сетей» — шаблон и оформление слайдов
Описание
Готовая презентация, где 'Методическое пособие по практическим работам : подготовка данных для машинного обучения и искуственных нейронных сетей' - отличный выбор для специалистов и студентов, которые ценят стиль и функциональность, подходит для образования и профессионального развития. Категория: Мероприятия и события, подкатегория: Презентация для воркшопа или тренинга. Работает онлайн, возможна загрузка в форматах PowerPoint, Keynote, PDF. В шаблоне есть видео и интерактивные элементы и продуманный текст, оформление - современное и информативное. Быстро скачивайте, генерируйте новые слайды с помощью нейросети или редактируйте на любом устройстве. Slidy AI - это интеграция с нейросетью для автоматизации создания презентаций, позволяет делиться результатом через облако и прямая ссылка и вдохновлять аудиторию, будь то школьники, студенты, преподаватели, специалисты или топ-менеджеры. Бесплатно и на русском языке!
Содержание презентации
- Методическое пособие по данным в ИНС
- Подготовка данных для ИИ
- Обзор подготовки данных: этапы очистки
- Методы обработки пропущенных данных
- Нормализация и стандартизация данных
- Кодирование категориальных признаков
- Разделение данных на выборки
- Основы предобработки звука
- Обработка изображений: ключевые аспекты
- Инструменты Python для подготовки данных
- Советы по подготовке данных
- Важность подготовки данных
Методическое пособие по данным в ИНС
Слайд 1Обучение моделям ИНС требует тщательной подготовки данных. Пособие предлагает практические работы, направленные на улучшение качества данных и повышение эффективности алгоритмов.
Подготовка данных для ИИ
Слайд 2Подготовка данных — ключевой этап в обучении моделей. Она включает в себя очистку, нормализацию и трансформацию данных для улучшения качества прогнозов.
Эффективная подготовка данных позволяет моделям машинного обучения и нейронным сетям работать точнее и быстрее, минимизируя ошибки и увеличивая предсказательную мощность.
Обзор подготовки данных: этапы очистки
Слайд 3Очистка данных
Удаление дубликатов и пропущенных значений.
Трансформация данных
Преобразование данных в нужный формат для анализа.
Стандартизация данных
Приведение данных к единому виду и структуре.
Методы обработки пропущенных данных
Слайд 4Удаление пропусков в данных
Метод удаления строк или столбцов с отсутствующими данными.
Заполнение пропусков значениями
Использование среднего, медианы или моды для замены пропусков.
Обработка выбросов в данных
Выявление и устранение аномальных значений в наборе данных.
Нормализация и стандартизация данных
Слайд 5Зачем нормализовать данные
Нормализация помогает привести данные к общему масштабу, улучшая анализ.
Способы нормализации
Методы включают min-max и z-score, каждый подходит для разных случаев.
Преимущества стандартизации
Стандартизация делает данные совместимыми, облегчая сравнение и обработку.
Когда использовать методы
Выбор метода зависит от задачи и типа данных, важно учитывать контекст.
Кодирование категориальных признаков
Слайд 6Зачем кодировать категориальные признаки
Обеспечивает модели числовые данные для анализа и обучения.
Методы кодирования категорий
Популярные методы: One-Hot, Label Encoding и Target Encoding.
Влияние на качество моделей
Правильное кодирование улучшает точность и эффективность моделей.
Разделение данных на выборки
Слайд 7Определение целей анализа
Установите задачи, которые помогут определить долю данных для теста.
Выбор метода разделения
Решите, какой подход лучше: случайный или стратифицированный.
Оценка результатов модели
Используйте тестовые данные для проверки качества модели.
Основы предобработки звука
Слайд 8Удаление шума
Процесс устранения нежелательных звуков для повышения качества аудио.
Нормализация громкости
Приведение уровней громкости к единому стандарту для равномерного звучания.
Форматирование данных
Конвертация аудиофайлов в подходящие форматы для дальнейшего анализа.
Обработка изображений: ключевые аспекты
Слайд 9Нормализация изображений
Снижение влияния освещения и контраста для улучшения анализа.
Аффинные преобразования
Изменение масштаба, поворот и перенос без искажения формы.
Значимость обработки
Ключевой этап в подготовке данных для машинного обучения.
Инструменты Python для подготовки данных
Слайд 10Pandas для манипуляции данными
Pandas предоставляет структуры данных и операции для манипуляции численными таблицами и временными рядами.
NumPy для вычислений
NumPy поддерживает многомерные массивы и матрицы, а также математические функции высокого уровня.
Scikit-learn для предобработки
Scikit-learn включает в себя инструменты для предобработки данных, такие как нормализация и кодирование.
Matplotlib для визуализации
Matplotlib применяется для создания статических, анимационных и интерактивных графиков.
Советы по подготовке данных
Слайд 11Очистка данных
Удалите дубликаты и пропуски для повышения точности анализа.
Нормализация данных
Приведите данные к единому формату для удобства обработки.
Анализ выбросов
Выявите и устраните выбросы для улучшения качества модели.
Важность подготовки данных
Слайд 12Качество данных
Определяет точность и надежность анализа
Эффективные модели
Требуют чистых и структурированных данных
Снижение ошибок
Качественная подготовка уменьшает риск ошибок
