その他令和8年1月7日

データ処理と深層学習による物体検出アルゴリズムに関する技術資料

掲載日
令和8年1月7日
号種
本紙
原文ページ
p.11
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データ処理と深層学習による物体検出アルゴリズムに関する技術資料

令和8年1月7日|p.11

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### 2.2.2.1 数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤之一。数据清洗的目的是去除数据中的噪声和异常值,提高数据的质量。数据清洗包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等步骤。
### 2.2.2.2 数据转换
数据转换是数据预处理的另一个重要步骤。数据转换的目的是将数据转换为适合模型训练的格式。数据转换包括特征编码、特征缩放和特征选择等步骤。
### 2.2.2.3 数据归一化
数据归一化是数据预处理的最后一个步骤。数据归一化的目的是将数据缩放到一个特定的范围,以便模型能够更好地学习数据的特征。数据归一化包括最小-最大归一化和Z-score归一化等方法。
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データ処理と深層学習による物体検出アルゴリズムに関する技術資料 - 第11頁
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