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：