Вештачка интелигенција и машинско учење

12 ноември, 2019
Теми - чекори во процесот Следна тема: Обработка и анализа на големи податоци

Дефинирање на проблемот и собирање на податоци

На почетокот на проектот за вештачка интелигенција и машинско учење, јасно дефинирајте го проблемот што треба да се реши и соберете релевантни податоци.


Првиот чекор на проектот за вештачка интелигенција и машинско учење започнува со јасно дефинирање на проблемот што треба да се реши и собирање на релевантни податоци. Детали за овој чекор вклучуваат:

  • Дефинирање на проблемот: Определете го проблемот што треба да се реши земајќи ги предвид бизнис или проектните цели. Одредете што е проблемот, зошто е важен и како може да се измери.
  • Дефинирање на барања за податоци: Идентификувајте какви типови на податоци се потребни за решавање на проблемот. Планирајте кои податоци ќе се собираат и како ќе се добијат.
  • Собирање на податоци: Идентификувајте соодветни извори за собирање на потребните податоци. Започнете со собирање на податоци според изворот и безбедно зачувајте ги.
  • Проценка на квалитетот на податоците: Проверете го квалитетот на собраните податоци. Идентификувајте недостасувачки или погрешни податоци и означете податоци за корекција.
  • Приватност и безбедност: Примени мерки за приватност и безбедност за време на собирањето на податоците. Осигурајте заштита на чувствителни податоци и добијте потребни дозволи.
  • Стратегија за собирање на податоци: Одредете колку често ќе се собираат податоците и кои методи ќе се користат. Планирајте континуирано следење и ажурирање на процесот.

    • Подготвка и чистење на податоци

    Подгответе и исчистете ги собраните податоци за анализа. Подобрете го квалитетот на податоците.


    Подготвката и чистењето на податоци во AI и Machine Learning проектите вклучува прилагодување на собраните податоци за анализа. Детали за овој чекор се:

  • Преглед на податоци: Испитување на собраните податоци и разгледување на содржината. Евалуација на структурата, форматот и недостасувачки вредности.
  • Чистење на податоци: Идентификација и корекција на недостасувачки или погрешни податоци. Отстранување на дупликати и решавање на несогласувања.
  • Трансформација на податоци: Конвертирање на податоците во формат погоден за анализа, вклучувајќи конверзија на категоријални во нумерички и нормализација.
  • Креирање карактеристики: Креирајте нови или реорганизирајте постојни карактеристики за подобро значење. Користете стратегии за избор на карактеристики.
  • Разделување на податоци: Поделете го сетот податоци на за обука, валидација и тест. Ова се користи за евалуација на моделот.
  • Контрола на квалитет: Повторно проверете го квалитетот на исчистените и подготвени податоци пред анализа.
    • 1 2 3 4 5 6 7 8

    Решенија за аналитика на податоци, автоматизација на бизнис процеси и вештачка интелигенција
    Сите права задржани.
    Контакт |  🌐