Come viene utilizzata la pre-elaborazione dei dati nell'apprendimento automatico?
Il pre-processing dei dati è un passaggio cruciale nell'apprendimento automatico. Comprende la pulizia dei dati, la normalizzazione dei valori e l'applicazione di metodi di selezione delle caratteristiche per ridurre la dimensionalità dei dati. Il pre-processing dei dati è necessario per rendere i dati più facili da usare e interpretare, in quanto può migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento rimuovendo il rumore e gli outlier e selezionando le caratteristiche più rilevanti.