Si përdoret para-përpunimi i të dhënave në mësimin e makinerive?
Para-përpunimi i të dhënave është një hap vendimtar në mësimin e makinerive. Ai përfshin pastrimin e të dhënave, normalizimin e vlerave dhe aplikimin e metodave të përzgjedhjes së veçorive për të reduktuar dimensionalitetin e të dhënave. Përpunimi paraprak i të dhënave është i nevojshëm për t'i bërë të dhënat më të lehta për t'u përdorur dhe interpretuar, pasi mund të përmirësojë performancën e algoritmeve të të mësuarit duke hequr zhurmën dhe të dhënat e jashtme, si dhe duke zgjedhur veçoritë më të rëndësishme.