Si përdoret para-përpunimi i të dhënave në mësimin e makinës?
Përpunimi paraprak i të dhënave është një hap thelbësor në mësimin e makinës. Përfshin pastrimin e të dhënave, normalizimin e vlerave dhe zbatimin e metodave të përzgjedhjes së tipareve për të zvogëluar 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 dallimet, si dhe për të zgjedhur tiparet më të rëndësishme.