La preelaborazione dei dati è un passaggio importante nell'apprendimento automatico. Implica una serie di procedure per modificare i dati in modo che siano più facili da lavorare, più adatti agli algoritmi di apprendimento automatico previsti e con maggiori probabilità di portare a migliori risultati di apprendimento. La pre-elaborazione può includere operazioni come la pulizia e la normalizzazione dei dati, la riduzione del numero di funzionalità, il ridimensionamento, la conversione dei formati dei dati e la rimozione di disturbi e valori anomali. La preelaborazione dei dati supporta tutte le fasi dell'apprendimento automatico ed è necessaria per risultati di apprendimento automatico di successo.
Spiega l'importanza della pre-elaborazione dei dati in 3 frasi.