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网站的页面布局是什么样的,网站客户留言,网站运营外包,怎么修改wordpress的php文件“ 数据预处理是一项复杂且重要的过程#xff0c;是神经网络的核心工作之一。” 在神经网络技术中#xff0c;有几个比较重要的环节#xff0c;其中就有神经网络模型的设计#xff1b;但在此之前还有一个很重要的功能就是数据集的整理#xff1b;一个高质量的数据集高性能…“数据预处理是一项复杂且重要的过程是神经网络的核心工作之一。”在神经网络技术中有几个比较重要的环节其中就有神经网络模型的设计但在此之前还有一个很重要的功能就是数据集的整理一个高质量的数据集高性能神经网络模型的基础。但怎么才能打造一个合格的数据集以及怎么打造一个合格的数据集而这就是神经网络模型的数据处理部分。数据预处理不论是在传统的数据分析领域亦或者在神经网络模型领域数据处理都是其中必不可少且相当重要的一环但怎么进行数据处理以及数据处理需要哪些步骤以及每个步骤的作用是什么这个可能很多人就不是很清楚了。数据预处理的意义在神经网络模型训练过程中数据集的质量直接影响到模型的性能表现而我们在收集训练数据的过程中难免会面临着以下几个问题原始数据存在异常值或缺失问题模型无法直接处理原始数据格式数据量或维度过大以及数据冗余问题举例说明以上几个问题首先最常见的异常值与缺失问题比如在个人信息统计过程中有人的年龄填了200岁或者家庭地址没填等就属于异常值和缺失问题因为目前来说人不可能活到200岁而如果是快递这种需要邮寄地址的情况地址缺失就是不肯接受的问题。而模型无法处理原始数据格式比如说计算机无法直接处理文字图片只能把文字图片转换成数字进行处理亦或者时间格式可能需要转换成时间戳。最后数据冗余问题比如说对一个班级的学生信息进行统计可能存在部分学生被重复统计的情况还有一种数据冗余是可以通过其它值进行计算如有了商品的总价和数量就可以计算均价但在很多数据处理中均价可能会直接计算处理如交易报表但在神经网络训练过程中可能就不需要均价这个字段。而这就是绝大部分数据所存在的问题这也就直接导致原始数据无法直接拿来使用必须经过一定的处理才能满足神经网络的训练需求。因此数据预处理需要经过哪些步骤呢对数据预处理来说主要需要经过以下几个步骤数据清洗数据转换数据压缩数据清洗就是需要清洗掉原始数据中存在的一些异常值空值等比较常见的清洗对象主要有以下几个特征数据重复数据杂乱数据不完整数据格式不一致数据偏斜数据冗余因此数据处理的第一步一般都是数据清洗把一些非法数据进行删除或整理。数据清洗是数据处理的第一步但其也有多种不同的方式如对非法数据直接删除如删除数据中的重复空值不完整数据等其次也可以对数据进行填充处理如对于不完整的数据可以使用平均值或者固定值进行填充。举例来说你统计一个学校的学生数据而很多学生的信息填写并不完整存在大量的缺失值。这时直接删除缺失数据就不太合适了因为删除之后可能这次统计就没有意义了。因此这时就可以对一些不重要的数据进行填充比如你需要统计的是学生的年龄分布这时学生的地址就可以使用固定值进行填充。而不论是数据清洗还是数据转换都要根据不同的需求场景选择合适的处理方式而不是全部进行统一处理。而数据转换可能涉及到数据的格式转换以及形态的变换如上图所示年龄和收入应该都统一采用数值类型而不应该出现字符串的形式而入职日期的格式也不完全相同这种就需要把数据格式转换成统一的类型。而针对文本数据或图像数据也需要特定的格式变换如文本数据需要采用数据编码技术或者文本向量化的方式把文本数据转换成模型能够识别的向量数据。对于图像数据也是如此由于图像的来源不同因此图像数据一般需要调整大小和通道数像素归一化处理等比如MINST手写数字的数据集就是统一的28*28固定大小的手写数字图片。在神经网络技术的学习过程中很多人都只重视神经网络模型本身而忽略了数据的预处理过程。数据预处理是一项复杂并且繁重的工作数据的质量间接决定了模型的性能。而且很多模型厂商头疼的一件事就是从哪里去找到足够且合适的训练数据。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】