Методы предварительной обработки данных для оптимизации обучения искусственных нейронных сетей

Abstract

Статья представляет комплексное исследование методов предварительной обработки данных для нейронных сетей. В работе систематизированы и детально проанализированы современные подходы к подготовке данных, включая нормализацию, работу с категориальными признаками, обработку пропущенных значений и специализированные методы для изображений и временных рядов. Особое внимание уделено практическим аспектам реализации методов предобработки и их влиянию на производительность нейросетевых моделей. Результаты исследования подчеркивают важность корректной предварительной обработки для достижения оптимальных показателей точности и скорости обучения.