{"text": "### Human: Bagaimana data pra-pengolahan digunakan dalam pembelajaran mesin?. ### Assistant: Data preprocessing adalah langkah penting dalam pembelajaran mesin yang melibatkan transformasi dan persiapan data mentah menjadi format yang tepat dan cocok untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin pelatihan. Ada beberapa teknik yang digunakan dalam pemrosesan data, termasuk: 1. pemurnian data: melibatkan penghapusan data yang salah, tidak lengkap atau tidak konsisten, dan mengisi nilai yang hilang melalui cara seperti interpolasi atau menggunakan metode statistik. Ini memastikan data yang digunakan untuk pelatihan akurat dan konsisten. 2. normalisasi data: melibatkan skala data untuk memastikan semua nilai fitur berada dalam kisaran yang sama, biasanya antara 0 dan 1. Ini membantu mencegah setiap fitur mendominasi yang lain, karena nilai yang lebih besar dapat menyilaukan nilai-nilai yang lebih kecil, sehingga sulit bagi algoritma untuk belajar secara efektif. Transformasi data: melibatkan mengubah data menjadi format yang dapat dengan mudah diidentifikasi dan diproses oleh algoritma pembelajaran mesin. Ini melibatkan pengumpulan data yang dapat mengurangi tugas-tugas kategori dan meningkatkan kinerja. 4."}