Xem Nhiều 12/2022 #️ Cách Xử Lý Dữ Liệu Lớn Với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên / 2023 # Top 15 Trend | Sansangdethanhcong.com

Xem Nhiều 12/2022 # Cách Xử Lý Dữ Liệu Lớn Với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên / 2023 # Top 15 Trend

Cập nhật thông tin chi tiết về Cách Xử Lý Dữ Liệu Lớn Với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên / 2023 mới nhất trên website Sansangdethanhcong.com. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.

Bắt đầu với những điều cơ bản

Quá trình xử lý cơ bản mà chúng ta đang tìm kiếm là làm thế nào để biến văn bản thông thường, hàng ngày thành thứ gì đó dễ hiểu bởi máy tính. Từ đó, chúng ta có thể trích xuất những thứ như biệt ngữ, tiếng lóng và thậm chí là phong cách nói của người khác. Những điều cơ bản của quá trình xử lý này sẽ đưa các ký tự Unicode và phân tách chúng thành các từ, cụm từ, câu và các phân định ngôn ngữ khác như token hóa, giải mã và từ vựng . Sử dụng tất cả các chiến lược này, chúng ta có thể bắt đầu phân tách ngôn ngữ và thậm chí xác định ngôn ngữ đó là gì bởi các từ và chính tả hiện diện bên cạnh dấu câu. Trước khi chúng ta có thể xây dựng ngôn ngữ để sử dụng, trước tiên chúng ta phải chia nhỏ nó và phân tích các bộ phận cấu thành của nó để chúng ta có thể hiểu cách thức hoạt động của nó.

Tìm ra phạm vi

Nhìn vào một khối lớn văn bản có thể gây khó khăn cho việc xác định chính xác văn bản nói về cái gì, ngay cả đối với một con người. Chúng ta có cần biết ý chính chung của văn bản không hay là khôn ngoan hơn khi tìm hiểu những gì được nói trong chính nội dung văn bản? Đây là những gì chúng tôi thuật ngữ hiểu biết vĩ mô và hiểu biết vi mô . NLP bị giới hạn bởi các yếu tố chi phí và thời gian và mức độ xử lý nhất định đơn giản là không có sẵn vì những hạn chế này. Khi chúng tôi có ý tưởng về phạm vi mà chúng tôi hướng đến, bây giờ chúng tôi có thể chuyển sang khai thác.

Trích xuất nội dung để xử lý

Trở lại dấu vết có sẵn

Khi chúng tôi trích xuất dữ liệu từ một tài liệu cụ thể, chúng tôi sẽ muốn đảm bảo rằng chúng tôi biết dữ liệu đó đến từ đâu. Có một liên kết đến nơi tài liệu nguồn có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian trong thời gian dài. Theo dõi này có thể giúp theo dõi các lỗi có thể có trong văn bản và nếu một trong những tài liệu nguồn đó được cập nhật lên phiên bản mới hơn, những thay đổi trong tương lai có thể được phản ánh trên thông tin được trích xuất với mức tối thiểu xử lý lại, sẽ tiết kiệm thời gian và sức mạnh xử lý.

Phản hồi của con người

Phương pháp tốt nhất để phát triển NLP để thích nghi là dạy nó cách lắng nghe phản hồi đến từ những người tạo ra ngôn ngữ: chính con người. Phản hồi từ mọi người về cách thức thực hiện một hệ thống NLP để giúp điều chỉnh nó phù hợp với những gì chúng tôi muốn nó làm.

Giữ trước đường cong

Phân tích chất lượng không đổi là rất quan trọng để đảm bảo rằng một NLP hoàn thành vai trò của nó và thích nghi với thế giới xung quanh nó. Tạo một NLP về cơ bản là dạy cho máy tính cách học hỏi từ những sai lầm của nó và cách thu thập phản hồi để cải thiện bản thân. Chính nó, dữ liệu lớn là đáng ngại và lặp đi lặp lại và có thể có rất nhiều cái nhìn sâu sắc được chôn giấu bên trong nó. Bằng cách phát triển NLP, bạn giao cho máy tính một nhiệm vụ phù hợp để thực hiện đồng thời dạy nó suy nghĩ như một con người trong quá trình trích xuất. Đó là điều tốt nhất của cả hai thế giới.

Tiền Xử Lý Dữ Liệu Với Python / 2023

Làm cho dữ liệu dễ hiểu

Ảnh của Luke Chesser trên Unsplash

Xử lý trước dữ liệu là gì

Nó là một kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu thô thành một định dạng dễ hiểu. Dữ liệu trong thế giới thực (dữ liệu thô) luôn không đầy đủ và dữ liệu đó không thể được gửi qua các mô hình vì nó sẽ gây ra một số lỗi nhất định. Đó là lý do tại sao chúng ta cần xử lý trước dữ liệu trước khi gửi nó qua một mô hình.

Đây là các bước tôi đã làm theo;

Nhập thư viện

Đọc tập dữ liệu

Tách tập dữ liệu thành độc lập và phụ thuộc

Xử lý các giá trị bị thiếu

Xử lý các giá trị phân loại

Tiêu chuẩn hóa / Tỷ lệ tính năng

Bước đầu tiên thường là nhập các thư viện sẽ cần thiết trong chương trình. Thư viện về cơ bản là một tập hợp các mô-đun có thể được gọi và sử dụng. Ở đây chúng tôi sẽ sử dụng

Gấu trúc : Chúng tôi sử dụng gấu trúc để thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Numpy : Đây là một gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python.

Bước 2: Nhập tập dữ liệu

Hầu hết các tập dữ liệu có định dạng .csv (giá trị được phân tách bằng dấu phẩy). Điều quan trọng là phải giữ tập dữ liệu trong cùng một thư mục với chương trình của bạn và đọc nó bằng một phương thức gọi là read_csv có thể được tìm thấy trong thư viện có tên là pandas .

Bước 3: Chia dữ liệu thành các tính năng độc lập và phụ thuộc

Chúng tôi sẽ tạo một ma trận các tính năng trong tập dữ liệu của mình bằng cách tạo một biến Độc lập (X) và một biến phụ thuộc (Y). Để đọc các cột, chúng tôi sẽ sử dụng iloc of pandas có hai tham số – [chọn hàng, chọn cột].

: như một tham số, nó chọn tất cả các hàng trong dữ liệu. Đối với các cột, chúng ta có -1, có nghĩa là tất cả các cột sẽ được chọn ngoại trừ cột cuối cùng.

Ảnh của Myriam Jessier trên Unsplash

Bước 4: Xử lý các giá trị bị thiếu

Đôi khi chúng tôi thấy một số dữ liệu bị thiếu trong tập dữ liệu. Các giá trị bị thiếu cần được xử lý cẩn thận vì chúng làm giảm chất lượng của bất kỳ ma trận hiệu suất và dự đoán nào của chúng tôi. Không có mô hình nào có thể tự xử lý các giá trị NULL hoặc NaN này vì vậy chúng ta cần phải xử lý nó. Đầu tiên, chúng ta cần kiểm tra xem chúng ta có giá trị null trong tập dữ liệu hay không. Chúng ta có thể làm điều đó bằng phương thức isnull ().

Xử lý các giá trị bị thiếu là một trong những thách thức lớn nhất mà các nhà phân tích phải đối mặt vì việc đưa ra quyết định đúng về cách xử lý nó sẽ tạo ra các mô hình dữ liệu mạnh mẽ. Chúng ta hãy xem xét các cách khác nhau để bổ sung các giá trị còn thiếu.

Xóa hàng

Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Chúng tôi xóa một hàng có giá trị null và một cột cụ thể nếu nó có hơn 60% giá trị bị thiếu. Phương pháp này chỉ được sử dụng khi cột đó không ảnh hưởng đến dự đoán của mô hình tức là đặc điểm đó có ít ý nghĩa hơn hoặc không có ý nghĩa đối với việc dự đoán mô hình.

Thay thế bằng Trung bình / Trung vị / Chế độ

Phương pháp này có thể được áp dụng cho các đối tượng địa lý bao gồm dữ liệu số. Chúng tôi có thể tính giá trị trung bình, giá trị trung bình hoặc chế độ của đối tượng địa lý và thay thế nó bằng các giá trị bị thiếu. Phương pháp này cho kết quả tốt hơn so với việc loại bỏ hàng và cột.

Xử lý dữ liệu phân loại

Để thực hiện điều này, chúng tôi nhập một thư viện có tên là LabelEncoder từ scikit-learning mà chúng tôi sẽ sử dụng cho tác vụ . Chúng ta sẽ tạo một đối tượng của lớp đó. Chúng tôi sẽ gọi đối tượng của chúng tôi là labelencoder_X. Phương thức fit_transform trong lớp LabelEncoder sẽ giúp chúng ta.

Chúng tôi sẽ nhập một lớp khác có tên OneHotEncoder từ scikit learning. chúng ta sẽ tạo một đối tượng của lớp đó và xem xét một tham số có tên là categorical_features, tham số này nhận một giá trị là chỉ mục của cột và sử dụng fit_transform () cho OneHotEncoding.

ColumnTransformer cho phép chuyển đổi đầu vào một cách riêng biệt và các tính năng được tạo ra được nối với nhau để tạo thành một không gian duy nhất. Nó hữu ích cho việc chuyển đổi dữ liệu không đồng nhất

Tính năng mở rộng

Nó được sử dụng để chuẩn hóa các giá trị của các biến Độc lập. Nó là một phương pháp được sử dụng để giới hạn phạm vi của các biến để chúng có thể dễ dàng so sánh.

Tại sao nó lại cần thiết?

Hầu hết các mô hình học máy đều dựa trên khoảng cách Euclide. Chênh lệch bình phương với giá trị thấp hơn so với giá trị lớn hơn gần như sẽ được coi như thể nó không tồn tại. Chúng tôi không muốn điều đó xảy ra. Đó là lý do tại sao cần phải chuyển đổi tất cả các biến của chúng ta vào cùng một thang đo.

Hầu hết các mô hình Học máy đều dựa trên khoảng cách Euclide. Hãy xem xét nếu giá trị căn bậc hai của (x2-x1) lớn hơn (y2-y1) thì (y2-y1) sẽ bị bỏ qua. Chúng tôi không muốn điều này xảy ra. Đó là lý do tại sao cần phải chuyển đổi tất cả các biến của chúng ta vào cùng một thang đo. Có hai cách bạn có thể làm điều này.

Bình thường hóa

Với sự trợ giúp của Chuẩn hóa, chúng tôi chia tỷ lệ các giá trị tính năng trong khoảng từ 0,0 đến 1,0

Tiêu chuẩn hóa

Nó chia tỷ lệ các tính năng để có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn.

chúng ta cần nhập StandardScaler từ thư viện tiền xử lý scikit và tạo một đối tượng của lớp đó.

Đã đến lúc phù hợp và biến đổi bộ X_train của chúng tôi. Khi chúng tôi áp dụng Standard Scaler cho các bộ đào tạo và thử nghiệm của mình. Chúng ta chỉ cần phù hợp và biến đổi với tập huấn luyện, Trong trường hợp tập kiểm tra, chúng tôi cần biến đổi, không cần phải phù hợp với tập kiểm tra. Điều này sẽ chuyển đổi tất cả các giá trị sang một thang đo tiêu chuẩn hóa.

Giới thiệu về thuật toán học máy-Hồi quy tuyến tính Giới thiệu về KNN (K-Nearest Neighbors)

Giới thiệu về thuật toán học máy-Hồi quy tuyến tính Giới thiệu về KNN (K-Nearest Neighbors)

Thông Tin Về Hội Thảo Các Phương Pháp Thực Nghiệm Trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên 2013 / 2023

Ngoài ra, thành phố Seattle cũng là một trung tâm văn hóa lớn với nhiều địa điểm du lịch thu hút sự quan tâm của du khách như Locks Cruise (đập khóa nước), Experience Music Project (bảo tàng âm nhạc), Museum of Flight (bảo tàng hàng không), tháp Space Needle (kỳ quan nhân tạo của Hoa Kỳ có cấu trúc giống như chiếc đĩa bay- biểu tượng của Seattle), Pike Place Market (chợ bán hàng địa phương lâu đời nhất của Seattle từ năm 1907), Capitol Hill- nơi đặt mộ Lý Tiểu Long và con trai, triển lãm những tác phẩm nghệ thuật làm từ thủy tinh thổi thủ công của nghệ sĩ tài hoa Dale Chihuly, các tác phẩm nghệ thuật đại chúng như bức tượng đá Fremont Troll, bức tường kẹo cao su Gum Wall nổi tiếng…

Hội thảo về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Danh sách các thành viên trong ban tổ chức

– Tim Baldwin, Đại học Melbourne.

– Anna Korhonen, Đại học Cambridge.

1. Tiến sĩ Andrew Ng., đồng giám đốc điều hành và sáng lập Coursera đã có bài phát biểu có nhan đề “The Online Revolution: Education for everyone” nói về những nỗ lực của Coursera nhằm đem giáo dục chất lượng cao đến tất cả mọi người, đặc biệt là đối tượng người học không có điều kiện tiếp cận với nền giáo dục tiên tiến- bằng cách hợp tác với các trường đại học nổi tiếng như Stanford, Princeton, Caltech, Columbia,Washington… cung cấp các khóa học trực tuyến, trong đó được xây dựng dựa trên các ứng dụng, bao gòm cả học máy của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Machine Learning/NLP) để đào tạo cho các đối tượng là tất cả mọi người trên toàn thế giới có thể tham gia miễn phí.

Bắt đầu từ năm 2011, Đại học Stanford mở ba khóa học trực tuyến mà bất kỳ ai cũng có thể ghi danh và theo học miễn phí. Đến nay, Coursera đã hợp tác với 80 trường đại học và các đối tác khác, gồm 3,6 triệu sinh viên theo học trong gần 400 khóa học. Các khóa học này bao gồm các ngành như khoa học máy tính, quản trị kinh doanh, y tế, khoa học, nhân văn, khoa học xã hội,… Ở Việt Nam, người học có thể tham khảo thông tin và đăng ký qua địa chỉ trang Web https://www.coursera.org/

Bài báo trong Hội thảo gồm hai loại: long papers và short papers được các tác giả trình bày trong thời gian khoảng 20 đến 25 phút. Ban tổ chức đã nhận được 772 bài báo hợp lệ ( 539 long papers và 233 short papers), trong số đó có tổng cộng 151 long papers (chiếm 28%) và 56 short papers (chiếm 24%) được chấp nhận báo cáo trong Hội thảo. Tùy vào đặc trưng của bài báo mà chúng được thuyết trình trên phần mềm (ví dụ Power Point, Latex) hoặc được trình bày trên các Posterboards có kích thước 3 feet (90cm) chiều cao và 4 feet (120cm) chiều rộng.

– TextGraphs-8: các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên cơ sở đồ họa (Zornitsa Kozareva, Irina Matveeva, Gabor Melli, Vivi Nastase- Website: http://www.textgraphs.org/ws13)

– Chặng đường hai mươi năm của Bitext- công cụ cung cấp ngôn ngữ đa nghĩa (Chris Dyer, Noah A. Smith, Phil Blunsom- Website: http://sites.google.com/site/20yearsofbitext/)

– Trích chọn thông tin, thu thập và xử lý ngôn ngữ, xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong truyền thông xã hội (I).

– Khách mời nói chuyện: ngài Andrew Ng.,

– Dịch máy (I), âm vị học (I).

– Các tác giả trình bày và trao đổi bài báo dạng short papers.

– Khách mời nói chuyện: ngài Fernando Pereira.

– Học máy trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tổng hợp và các hệ.

– Trích chọn thông tin (I) và truyền thông xã hội.

– Dịch máy (II), Khai thác ý tưởng và phân tích (I).

– Dịch máy (III), trích chọn thông tin (II) và các ứng dụng về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (I).

– Trích chọn thông tin (III), Khai thác ý tưởng và phân tích (II), xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong truyền thông xã hội (II).

– Âm vị học (II), các ứng dụng về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (II).

– Tổng kết và bế mạc.

hoc mua bán đàn guitar tai tphcm công ty thiết kế web tai tphcm cong ty may áo thun đồng phục hoc phát âm tiếng anh chuan khoa học thiết kế web tphcm tphcm mua container văn phòng cu dia chi thay man hinh iphone tai tphcm thiet bi bếp công nghiệp bep nha hang dai ly ống nhựa tiền phong ong nuoc du an Căn hộ Scenic Valley ban thuoc kich duc nu chuyen thi cong phong karaoke vip

Chương 2: Các Vấn Đề Tiền Xử Lý Dữ Liệu / 2023

Presentation on theme: “Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu”- Presentation transcript:

Nội dung 2.1. Tổng quan về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu2.2. Tóm tắt mô tả về dữ liệu 2.3. Làm sạch dữ liệu 2.4. Tích hợp dữ liệu 2.5. Biến đổi dữ liệu 2.6. Thu giảm dữ liệu 2.7. Rời rạc hóa dữ liệu 2.8. Tạo cây phân cấp ý niệm 2.9. Tóm tắt

2.1. Tổng quan về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu

2.1. Tổng quan về giai đoạn tiền xử lý dữ liệuCác kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu Làm sạch dữ liệu (data cleaning/cleansing) Tóm tắt hoá dữ liệu: nhận diện đặc điểm chung của dữ liệu và sự hiện diện của nhiễu hoặc các phần tử kì dị (outliers) Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data) Xử lý dữ liệu bị nhiễu (noisy data) Tích hợp dữ liệu (data integration) Tích hợp lược đồ (schema integration) và so trùng đối tượng (object matching) Vấn đề dư thừa (redundancy) Phát hiện và xử lý mâu thuẫn giá trị dữ liệu (detection and resolution of data value conflicts)

2.2. Tóm tắt mô tả về dữ liệu Xác định các thuộc tính (properties) tiêu biểu của dữ liệu về xu hướng chính (central tendency) và sự phân tán (dispersion) của dữ liệu Các độ đo về xu hướng chính: mean, median, mode, midrange Các độ đo về sự phân tán: quartiles, interquartile range (IQR), variance Làm nổi bật các giá trị dữ liệu nên được xem như nhiễu (noise) hoặc phần tử biên (outliers), cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu

2.2. Tóm tắt mô tả về dữ liệu Dữ liệu mẫu về đơn giá của các mặt hàng đã được bán

2.2. Tóm tắt mô tả về dữ liệu Q1 Q2 Q3Tóm tắt mô tả về sự phân bố dữ liệu gồm năm trị số quan trọng: median, Q1, Q3, trị lớn nhất, và trị nhỏ nhất (theo thứ tự: Minimum, Q1, Median, Q3, Maximum).

2.3. Làm sạch dữ liệu Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data)Nhận diện phần tử biên (outliers) và giảm thiểu nhiễu (noisy data) Xử lý dữ liệu không nhất quán (inconsistent data)

2.3. Làm sạch dữ liệu Nhận diện phần tử biên (outliers) và giảm thiểu nhiễu (noisy data) Định nghĩa Outliers: những dữ liệu (đối tượng) không tuân theo đặc tính/hành vi chung của tập dữ liệu (đối tượng). Noisy data: outliers bị loại bỏ (rejected/discarded outliers) như là những trường hợp ngoại lệ (exceptions). Nguyên nhân Khách quan (công cụ thu thập dữ liệu, lỗi trên đường truyền, giới hạn công nghệ, …) Chủ quan (tác nhân con người) Outliers are data points that are highly inconsistent with the remaining data (e.g. they may be way out of the expected value range). (7.11 outlier analysis)

2.3. Làm sạch dữ liệu Nhận diện phần tử biên (outliers) và giảm thiểu nhiễu (noisy data) Giải pháp nhận diện phần tử biên Dựa trên phân bố thống kê (statistical distribution-based) Dựa trên khoảng cách (distance-based) Dựa trên mật độ (density-based) Dựa trên độ lệch (deviation-based) Giải pháp giảm thiểu nhiễu Binning Hồi quy (regression) Phân tích cụm (cluster analysis) Outliers are data points that are highly inconsistent with the remaining data (e.g. they may be way out of the expected value range). (7.11 outlier analysis) Noise is a random error or variance in a measured variable.

2.3. Làm sạch dữ liệu Nhận diện phần tử biên (outliers) và giảm thiểu nhiễu (noisy data) Giải pháp giảm thiểu nhiễu Hồi quy (regression) x y y = x + 1 X1 Y1 Y1′ Outliers are data points that are highly inconsistent with the remaining data (e.g. they may be way out of the expected value range). (7.11 outlier analysis) Noise is a random error or variance in a measured variable.

2.3. Làm sạch dữ liệu Xử lý dữ liệu không nhất quánĐịnh nghĩa của dữ liệu không nhất quán Dữ liệu được ghi nhận khác nhau cho cùng một đối tượng/thực thể  discrepancies from inconsistent data representations 2004/12/25 và 25/12/2004 Dữ liệu được ghi nhận không phản ánh đúng ngữ nghĩa cho các đối tượng/thực thể Ràng buộc khóa ngoại Nguyên nhân Sự không nhất quán trong các qui ước đặt tên hay mã dữ liệu Định dạng không nhất quán của các vùng nhập liệu Thiết bị ghi nhận dữ liệu, …

2.5. Biến đổi dữ liệu Biến đổi dữ liệu: quá trình biến đổi hay kết hợp dữ liệu vào những dạng thích hợp cho quá trình khai phá dữ liệu Làm trơn dữ liệu (smoothing) Kết hợp dữ liệu (aggregation) Tổng quát hoá (generalization) Chuẩn hoá (normalization) Xây dựng thuộc tính/đặc tính (attribute/feature construction)

2.5. Biến đổi dữ liệu Tổng quát hóa (generalization)Chuyển đổi dữ liệu cấp thấp/nguyên tố/thô sang các khái niệm ở mức cao hơn thông qua các phân cấp ý niệm  Thu giảm dữ liệu (data reduction)

2.5. Biến đổi dữ liệu Chuẩn hóa (normalization) min-max normalizationz-score normalization Normalization by decimal scaling Các giá trị thuộc tính được chuyển đổi vào một miền trị nhất định được định nghĩa trước.

2.6. Thu giảm dữ liệu Tập dữ liệu được biến đổi đảm bảo các toàn vẹn, nhưng nhỏ/ít hơn nhiều về số lượng so với ban đầu. Các chiến lược thu giảm Kết hợp khối dữ liệu (data cube aggregation) Chọn một số thuộc tính (attribute subset selection) Thu giảm chiều (dimensionality reduction) Thu giảm lượng (numerosity reduction) Rời rạc hóa (discretization) Tạo phân cấp ý niệm (concept hierarchy generation)  Thu giảm dữ liệu: lossless và lossy

2.6. Thu giảm dữ liệu Kết hợp khối dữ liệu (data cube aggregation)Dạng dữ liệu: additive, semi-additive (numerical) Kết hợp dữ liệu bằng các hàm nhóm: average, min, max, sum, count, … Dữ liệu ở các mức trừu tượng khác nhau. Mức trừu tượng càng cao giúp thu giảm lượng dữ liệu càng nhiều. Sum() W.H Inmon, Building the data warehouse, Fourth Edition, Wiley Publishing, Inc., 2005. cube: Sale

2.6. Thu giảm dữ liệu Chọn một số thuộc tính (attribute subset selection) Giảm kích thước tập dữ liệu bằng việc loại bỏ những thuộc tính/chiều/đặc trưng (attribute/dimension/feature) dư thừa/không thích hợp (redundant/irrelevant) Mục tiêu: tập ít các thuộc tính nhất vẫn đảm bảo phân bố xác suất (probability distribution) của các lớp dữ liệu đạt được gần với phân bố xác suất ban đầu với tất cả các thuộc tính  Bài toán tối ưu hóa: vận dụng heuristics

2.6. Thu giảm dữ liệu Chọn một số thuộc tính (attribute subset selection)

2.6. Thu giảm dữ liệu Thu giảm chiều (dimensionality reduction)Biến đổi wavelet (wavelet transforms) Phân tích nhân tố chính (principal component analysis)  đặc điểm và ứng dụng?

2.7. Rời rạc hóa dữ liệu Giảm số lượng giá trị của một thuộc tính liên tục (continuous attribute) bằng các chia miền trị thuộc tính thành các khoảng (intervals) Các nhãn (labels) được gán cho các khoảng (intervals) này và được dùng thay giá trị thực của thuộc tính Các trị thuộc tính có thể được phân hoạch theo một phân cấp (hierarchical) hay ở nhiều mức phân giải khác nhau (multiresolution)

2.8. Tạo cây phân cấp ý niệm Các phương pháp tạo phân cấp ý niệm cho dữ liệu rời rạc (categorical/discrete data) Đặc tả thứ tự riêng phần (partial ordering)/thứ tự toàn phần (total ordering) của các thuộc tính tường minh ở mức lược đồ bởi người sử dụng hoặc chuyên gia Đặc tả một phần phân cấp bằng cách nhóm dữ liệu tường minh

2.8. Tạo cây phân cấp ý niệm Các phương pháp tạo phân cấp ý niệm cho dữ liệu rời rạc (categorical/discrete data) Đặc tả một tập các thuộc tính, nhưng không bao gồm thứ tự riêng phần của chúng Đặc tả chỉ một tập riêng phần các thuộc tính (partial set of attributes) Tạo phân cấp ý niệm bằng cách dùng các kết nối ngữ nghĩa được chỉ định trước

2.9. Tóm tắt Dữ liệu thực tế: không đầy đủ (incomplete/missing), nhiễu (noisy), không nhất quán (inconsistent) Quá trình tiền xử lý dữ liệu làm sạch dữ liệu: xử lý dữ liệu bị thiếu, làm trơn dữ liệu nhiễu, nhận dạng các phần tử biên, hiệu chỉnh dữ liệu không nhất quán tích hợp dữ liệu: vấn đề nhận dạng thực thể, vấn đề dư thừa, vấn đề mâu thuẫn giá trị dữ liệu biến đổi dữ liệu: làm trơn dữ liệu, kết hợp dữ liệu, tổng quát hóa, chuẩn hóa, xây dựng thuộc tính/đặc tính thu giảm dữ liệu: kết hợp khối dữ liệu, chọn một số thuộc tính, thu giảm chiều, rời rạc hóa và tạo phân cấp ý niệm

2.9. Tóm tắt Rời rạc hóa dữ liệu Tạo cây phân cấp ý niệmThu giảm số trị của một thuộc tính liên tục (continuous attribute) bằng cách chia miền trị thành các khoảng (interval) có dán nhãn. Các nhãn này được dùng thay cho các giá trị thực. Tiến hành theo hai cách: trên xuống (top down) và dưới lên (bottom up), có giám sát (supervised) và không có giám sát (unsupervised). Tạo phân hoạch phân cấp/đa phân giải (multiresolution) trên các trị thuộc tính  phân cấp ý niệm cho thuộc tính số (numerical attribute) Tạo cây phân cấp ý niệm Hỗ trợ khai phá dữ liệu ở nhiều mức trừu trượng Cho thuộc tính số (numerical attributes): binning, histogram analysis, entropy-based discretization, 2-merging, cluster analysis, discretization by intuitive partitioning Cho thuộc tính phân loại/rời rạc (categorical/discrete attributes): chỉ định tường minh bởi người sử dụng hay chuyên gia, nhóm dữ liệu tường minh, dựa trên số lượng trị phân biệt (khác nhau) của mỗi thuộc tính

Bạn đang xem bài viết Cách Xử Lý Dữ Liệu Lớn Với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên / 2023 trên website Sansangdethanhcong.com. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!