elfeldolgozással

Előfeldolgozás, vagy előfeldolgozással kapcsolatos eljárások az adatok elemzésre vagy modellezésre történő felkészítését szolgálják. A nyers adatok gyakran zajosak, hiányosak vagy különböző forrásokból származnak; az előfeldolgozás feladata ezeknek a problémáknak az orvoslása, egységesebb és használhatóbb adatcsomagot létrehozva.

Az előfeldolgozás céljai közé tartozik a minőség javítása, a torzítások csökkentése, a skálák egységesítése, a későbbi elemzés stabilitásának biztosítása és a számítási erőforrások hatékonyabb felhasználása. Emellett segít a robusztusabb és reprodukálhatóbb eredmények elérésében.

Széles körben alkalmazzák az adat- és számítástudomány különböző területein: gépi tanulásban, képfeldolgozásban, hang- és beszédfeldolgozásban, videóadatok feldolgozásában és genomikai adatok esetében is. A felhasználható technikák között megtalálhatók a zajcsökkentés és szűrés (például alacsony áteresztésű vagy medián-szűrők), normalizálás és standardizálás, resampling és időbeli vagy térbeli igazítás, hiányzó értékek imputálása, valamint kontraszt- és fényerő-korrekció.

A gyakorlati folyamat általában a nyers adatok összegyűjtésével kezdődik, majd adattisztítás vagy előfeldolgozási lépések következnek, gyakran jellemzők kivonása és végül a modellépítés. Fontos a nyomon követhetőség és a dokumentáció, hogy a lépések reprodukálhatók legyenek és az eredmények értelmezhetők maradjanak.

Kihívások közé tartozik, hogy az előfeldolgozás befolyásolhatja az elemzések eredményeit és a modellek általánosíthatóságát, valamint a kiválasztott technikák és paraméterek hatásának kezelése és dokumentálása.