深度学习炼丹-数据标准化

前言

一般机器学习任务其工作流程可总结为如下所示 pipeline。

在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transformation)和数据缩减(Data Reduction)。

1，Data Cleaning：数据清理是数据预处理步骤的一部分，通过填充缺失值、平滑噪声数据、解决不一致和删除异常值来清理数据。

2，Data Integration：用于将存在于多个源中的数据合并到一个更大的数据存储中，如数据仓库。例如，将来自多个医疗节点的图像整合起来，形成一个更大的数据库。

3，Data Transformation : 在完成 Data Cleaning 后，我们需要使用以下数据转换策略更改数据的值、结构或格式。

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