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深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理,并输入神经网络进行训练

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理,并输入神经网络进行训练。在模型训练中,大家往往对各种的数据类型比较难下手,对于非结构化数据已经复杂的数据的要进行特殊处理,这里介绍一下我们如何进行数据处理才能输入到模型中,进行训练的,说白了就是将数据进行0,1化,让计算机读懂数据。我总结了三种类型的数据,后期还会继续总结。

一、模型训练中的数据处理的步骤:

1.数据读取:从数据源(例如文件、数据库等)读取数据。

2.数据预处理:对原始数据进行处理,使其更适合用于模型的训练。这可能包括特征提取、规范化和缩放等操作。

3.数据划分:将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集,以便进行训练和评估。

4.数据增强:对于图像和视频等数据类型,可以通过旋转、剪裁、平移等方法扩充数据集,以增加模型的泛化能力。

二、结构化数据样例

假设我们有一个数据集包含房屋的信息,如面积、卧室数量、楼层数等等。我们可以使用pandas库读取CSV格式的数据文件,并对数据进行预处理,数据样例:

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