Was ist ein Dataloader? (im Kontext von Machine Learning)
Im Rahmen von Machine Learning ist ein Dataloader ein wichtiger Bestandteil der meisten Machine Learning-Frameworks, mit denen große Datenmengen geladen und manipuliert werden. Ein Dataloader ist verantwortlich für: Laden von Daten in Chargen aus einer Quelle, wie z.B. einer Datendatei oder einer Datenbank. Vorverarbeitungsaufgaben in Daten wie Standardisierung, Skalierbarkeit, Füllung fehlender Werte usw. Mischen und Trennen von Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets. Darstellung von Daten in einem Format, das für die Verarbeitung durch ein Machine Learning-Modell geeignet ist. Dataloader sind besonders nützlich bei großen Datensätzen, die nicht in den RAM-Speicher eines einzigen Computers passen. Mit einem Dataloader ist es möglich, Daten in kleine Chargen zu laden und diese schrittweise zu verarbeiten, sodass große Datenmengen ohne das Risiko des Auslaufens des Speichers genutzt werden können. Kurz gesagt, ein Dataloader ist ein Schlüsselwerkzeug zum Laden und Manipulieren von Daten im Machine Learning und ist unerlässlich, um die korrekte Umsetzung von automatischen Lernmodellen in großen Datensätzen sicherzustellen.