AI训练数据处理和读取
AI数据处理
AI数据处理概述
AI数据处理是指对原始数据进行一系列的操作，以便机器学习算法能够从中提取有用的信息，进而进行模型的训练、验证和部署。数据处理是机器学习流程中的关键步骤，其质量直接影响到模型的性能。
AI数据处理的关键技术
1 数据清洗
- 缺失值处理：填充、删除或插值。
- 异常值检测与处理：使用统计方法、箱线图等检测异常值，并进行适当的处理。
- 重复值处理：识别并删除重复的数据。
2 数据转换
- 数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
- 数据归一化：将数据缩放到指定的范围，如[0,1]。
- 独热编码：将分类变量转换为二进制向量。
3 特征提取与选择
- 特征提取：通过统计方法、变换等从原始数据中提取有用的特征。
- 特征选择：选择对模型性能影响最大的特征，减少计算量，提高模型泛化能力。
4 数据分割
- 将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、模型选择和性能评估。
5 数据增强
- 对于图像数据，可以通过旋转、平移、裁剪等方式生成新的数据，增加模型的泛化能力。
- 对于音频数据，可以通过调整音高、速度等方式生成新的数据。
飞桨代码示例
飞桨框架在 paddle.vision.datasets 和 paddle.text 目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过以下代码可查看飞桨框架中的内置数据集。
import paddle
print('计算机视觉（CV）相关数据集：', paddle.vision.datasets.__all__)
print('自然语言处理（NLP）相关数据集：', paddle.text.__all__)输出：
计算机视觉（CV）相关数据集： ['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']自然语言处理（NLP）相关数据集： ['Conll05st', 'Imdb', 'Imikolov', 'Movielens', 'UCIHousing', 'WMT14', 'WMT16', 'ViterbiDecoder', 'viterbi_decode']
以 MNIST 数据集为例，加载内置数据集的代码示例如下所示。
from paddle.vision.transforms import Normalize# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]
transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')
# 下载数据集并初始化 DataSet
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)
print('train images: ',len(train_dataset),', test images: ',len(test_dataset))
输出：
train images: 60000 , test images: 10000读取数据
可以使用下面的代码直接对数据集进行迭代读取。
from matplotlib import pyplot as pltfor data in train_dataset:image, label = dataprint('shape of image: ',image.shape)plt.title(str(label))plt.imshow(image[0]) break
)
