La pre-elaborazione dei dati è un passaggio cruciale nell'apprendimento automatico. Implica la pulizia dei dati, la normalizzazione dei valori e l'applicazione di metodi di selezione delle caratteristiche per ridurre la dimensionalità dei dati. La pre-elaborazione dei dati è necessaria per rendere i dati più facili da usare e interpretare, in quanto può migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento rimuovendo rumore e valori anomali e selezionando le caratteristiche più rilevanti.
Come viene utilizzata la pre-elaborazione dei dati nell'apprendimento automatico?