Кроме текстовых данных, другие типы данных также могут требовать специфических преобразований. Например, для временных рядов может применяться оконное преобразование, при котором последовательность значений разбивается на окна определенной длины для создания обучающих примеров. Для изображений могут использоваться методы предварительной обработки, такие как масштабирование, обрезка или аугментация данных.
Важно выбирать подходящие методы преобразования данных, которые соответствуют типу данных и требованиям конкретной задачи. Это позволит нейронной сети эффективно использовать информацию из различных типов данных и повысить ее производительность при обучении и прогнозировании.
5. Разделение данных на обучающую, проверочную и тестовую выборки:
Разделение данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы является хорошей практикой при обучении нейронных сетей. Подробнее о каждом из этих наборов:
Обучающий набор (Training Set):
– Это набор данных, на котором модель обучается.
– Используется для обновления весов и настройки параметров модели.
– Модель "видит" и "учится" на этих данных, пытаясь минимизировать ошибку или функцию потерь.
– Обучающий набор должен быть представительным для целевой задачи и содержать разнообразные примеры.
Проверочный набор (Validation Set):
– Это набор данных, который используется для настройки гиперпараметров модели.
– Гиперпараметры, такие как размер слоев, скорость обучения или количество эпох, не могут быть "обучены" на обучающем наборе и требуют дополнительной настройки.
– Проверочный набор помогает оценить производительность модели на данных, которые она ранее не видела, и выбрать оптимальные значения гиперпараметров.
– Использование проверочного набора помогает избежать переобучения, где модель показывает хорошие результаты на обучающих данных, но плохо обобщается на новые данные.
Тестовый набор (Test Set):
– Это набор данных, который используется для окончательной оценки производительности модели.
– Тестовый набор содержит данные, которые модель ранее не видела и не использовала ни для обучения, ни для настройки гиперпараметров.
– Использование тестового набора позволяет оценить способность модели к обобщению на новые данные и оценить ее производительность в реальном применении.
– Результаты на тестовом наборе дают объективную оценку модели и позволяют сравнивать ее с другими моделями или алгоритмами.