Cải tiến dữ liệu là một quá trình quan trọng trong lĩnh vực Machine Learning và AI nhằm cải thiện chất lượng của dữ liệu và hiệu suất của mô hình. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để cải tiến dữ liệu:
1. **Loại bỏ dữ liệu nhiễu**: Loại bỏ các điểm dữ liệu nhiễu hoặc không chính xác để cải thiện tính đồng nhất của dữ liệu.
2. **Xử lý dữ liệu thiếu**: Điền giá trị thiếu bằng cách sử dụng các kỹ thuật như điền giá trị trung bình, median, hoặc sử dụng mô hình dự đoán để dự báo giá trị còn thiếu.
3. **Chuẩn hóa dữ liệu**: Chuẩn hóa dữ liệu giúp đưa tất cả các đặc trưng về cùng một tỷ lệ, giúp mô hình học tốt hơn.
4. **Tạo dữ liệu mới**: Tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có như phép biến đổi, kết hợp, hoặc trích xuất thông tin mới từ các đặc trưng đã có.
5. **Augmentation dữ liệu**: Tăng cường dữ liệu bằng cách tạo ra các phiên bản mới từ dữ liệu hiện có, chẳng hạn như xoay ảnh, thay đổi ánh sáng, hoặc thay đổi góc chụp.
6. **Lấy mẫu lại dữ liệu (Resampling)**: Sử dụng kỹ thuật như oversampling hoặc undersampling để xử lý vấn đề mất cân bằng trong dữ liệu.
7. **Sử dụng kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu**: Sử dụng các kỹ thuật như PCA (Phân tích thành phần chính) để giảm chiều dữ liệu và loại bỏ nhiễu.
Những phương pháp trên giúp cải thiện chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa mô hình và tăng hiệu suất của các ứng dụng Machine Learning và AI.
Related Posts:
