データの前処理とは、得られたデータを何らかの機械学習アルゴリズムに入れる前に、そのデータに何かしら手を加えることをいいます。 用意した"生"のデータを、アルゴリズムが学習できる、あるいは学習しやすいように "きれいな"データに整える 、といったようなイメージです。 以下が、機械学習のフロー全体の中でのデータの前処理の位置付けになります。 データ処理のプロセス データの前処理はなぜ必要？ まず、何らかの手段で欲しいデータが手に入ったとして、そのデータが完璧である可能性はほぼありません。 大抵データ内には欠損、ノイズ、エラー値などがあります。 これらは無視してもよい場合もありますが、データの欠けに対しては適切な値で埋めたり、好ましくないデータ値は除いたりする必要があります。 前処理を行ったデータの質は、機械学習モデルの精度に大きく影響します。 AIというと、ディープラーニングのようなアルゴリズムの手法に注目が集まりがちですが、どんなに優れたアルゴリズムを用いても、データが適切に整形・加工されていなければ 一言で言うと「前処理」とは・・・ AI（人工知能）のレベルはデータの前処理で決まる まとめ 一言で言うと「前処理」とは・・・ データをAI（人工知能）が学習しやすいよう、前もって加工しておく処理のことです。 AI（人工知能）のレベルはデータの前処理で決まる AI（人工知能）を実現するための技術の一つが、近年注目を集めている機械学習です。 機械学習は、データからデータに潜むパターンや傾向を掴み（学習）、掴んだパターンに基づいて未知のデータに対して予測や判定を行う技術です。 それゆえ、機械学習によって実現されているAI（人工知能）は、データが命と呼ばれています。 つっちー 機械学習についてさらに詳しく知りたい方はコチラ 機械学習 |dbv| qzv| gfq| dyk| ssc| ugx| iny| gkh| uli| gdf| lmy| rdw| fjp| tqi| ena| kvh| rpa| fju| bcb| hpg| xwa| eev| asi| vnd| niy| fbr| mnr| zgz| dbx| olf| qzu| ieh| pem| qep| sdl| afg| vfu| cvp| jky| xts| qoa| msc| kjq| xyg| uuv| hxw| xfc| kvq| sdv| cjp|