Ejemplos rápidos y sucios:
Preprocesamiento: supongamos que tiene datos de entrada en forma de categorías y que tiene que transformarse de etiquetas de categoría a números reales o características binarias (un vector caliente). O tiene varios predictores y desea “normalizar” las entradas para que todas se parezcan al modelo. O tiene datos de garabage y desea tirarlos antes de alimentarlos (entrenamiento) al modelo. O bien, desea agregar nuevos predictores de ingeniería basados en inferencias que realice dentro del conjunto de datos examinado y luego (nuevamente) alimentarlo al modelo. Esto es en realidad toda una ciencia 🙂
Pre-entrenamiento: es realmente más directo: comienza su modelo final con “pesos” predefinidos basados en un proceso de pre-entrenamiento. Esto ciertamente (o potencialmente …) generará múltiples beneficios, como un tiempo de entrenamiento reducido, especialmente para modelos profundos que ya sabrán (que tienen pesos especialmente predefinidos / entrenados) cómo reconocer ciertas características o grupos de características con las capas ocultas.
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