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2024-02-04
在模型练习之前，练习集、验证集和测验集都需求进行类似的数据预处理步骤，如归一化、标准化、缺失值处理等。
归一化就像是给数据量体裁衣，让每个数据点都在适宜的范围内。
数据归一化是将数据缩放到一个特定的范围，通常是在0和1之间。这样做的意图是让数据在相同的尺度上，以便模型可以更好地学习和辨认其间的形式。
例如，假如数据会集的某些特征值非常大，而另一些特征值非常小，那么在练习过程中，较大的值或许会对模型的学习发生更大的影响。
通过归一化，咱们可以削减这种影响，使得每个特征对模型的奉献愈加均衡。
标准化则是调整数据的尺码，让它们可以站在同一条起跑线上。
标准化的办法，是将数据特征的均值（mean）设置为0，标准差（standard deviation）设置为1。这通常通过减去特征的均值然后除以其标准差来实现。
公式为：z= (x−μ)/σ
其间：x 是数据点的原始值，μ 是该特征的均值，σ 是该特征的标准差。
通过将每个数据点减去其特征的均值，然后除以其标准差，咱们可以将数据特征缩放到一个标准单位，使其具有零均值和单位方差。这个过程有助于某些算法（如线性回归）的练习和猜测过程愈加稳定。
缺失值的处理，则像是添补数据中的空白，让整个数据集愈加完好。
在数据会集，或许会有一些数据点由于各种原因（如测量过错、数据录入过错等）而丢失。
处理这些缺失值的办法有多种，包括删去含有缺失值的样本、填充缺失值（如运用平均值、中位数或众数填充）、或许运用模型猜测缺失值等。
处理缺失值的要害是确保不会引入误差，同时保留尽或许多的有效信息。
虽然这三个数据集在模型开发的不同阶段运用，但它们的方针是共同的，即都是为了构建一个泛化才能强、可以精确猜测新数据的模型。
这三个数据集，就像是一个团队的成员，奔着共同的方针，各司其职，相互协作，一起推动模型的生长。
为了确保模型评价的公正性，练习集、验证集和测验会集的样本有必要坚持相互独立。
这意味着，每个调集中的数据是绝无仅有的，不会与其他调集的数据穿插重叠，让模型在评价过程中的体现不会受到其他调集数据的影响。这种独立性确保了评价成果的真实性和有效性。
为了确保模型在不同阶段的学习和评价过程中可以获得精确和牢靠的成果，练习集、验证集和测验集都需求可以代表原始数据的全体特性，同时还需确保数据质量。
这意味着它们都应该包括一切或许的数据特征和类别，以便模型可以在不同的数据集上都能学习到有效的形式，进步其泛化才能。
全体而言，咱们从练习集、验证集和测验集的不同与类似之中可以发现，它们在机器学习的模型练习中是紧密相连的。
假如拿它们的联系举例的话。
练习集相当于课后的练习题，用于日常的常识稳固。
验证集相当于平常的周考月考，用来纠正和强化学到的常识。
测验集相当于期末考试，用来最终评价学习效果。
它们各司其职，共同保证了模型的有效学习成果和泛化才能。
AI行业通过2023年一整年的喧嚣与热烈之后，大模型之间的“卷”也走向了高潮，国外有OpenAI的GPT-4、DALL-E，Meta的LLaMA 2等，国内有阿里的通义千问，百度的文心一言，百川智能的百川大模型等。
但实际上，AI使用的成功事例并不多，这表明AI落地的部分仍不清晰，需求进一步的探究和创新。为了适应更多细分的落地场景，大模型之间这股“卷”的浪潮也将逐渐带起一堆小模型之间的竞赛。
“王侯将相宁有种乎”，AI的风吹起来了，更多的创业者和一般群众的时机来了，发掘合适自己或许某个细分行业的小模型、小gpt，恐怕是2024年的主旋律了。
究竟，“不论白猫黑猫，抓住老鼠就是好猫”。不论大模型小模型，能挣到钱的就是好模型。
但最要害的是，好模型离不开好数据，好的数据集对模型的成功至关重要。它能提高模型的精确度，让模型能更精确地猜测或分类。
同时，好的数据集还能增强模型的可解释性，使咱们更简单了解模型的决策过程。也有助于模型更快地收敛到最优解，这意味着模型的练习时间将大大缩短，这背面也意味着的，是实打实的效率和成本，是核心竞赛力。