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排序：

Garbage Recycling using Machine Learning Techniques 3

Garbage Recycling using Machine Learning Techniques

引用

3rd International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications, ICIMIA 2023

作者： Padmakala, S. Saveetha Institute of Medical and Technical Science Saveetha School of Engineering Department of Computer Science and Engineering Chennai India

ISBN: (纸本)9798350343632

The term 'garbage recycling' was coined to describe the laborious process of data preparation that is essential to the success of machine learning when it comes to training and evaluating models. data cleansing is the process of removing outliers from a dataset, such as those that are irrelevant, duplicate, noisy, or incorrect. Here, the objective is to collect data that is both accurate and comprehensive so that machine learning algorithms can perform better and generalize more effectively. data Collection is one of the most important phases of garbage recycling in ML. Incorporating any noise and discrepancies from data collection from multiple sources. Cleansing data using methods like imputation, filtering, and outlier detection to deal with problems like missing data, extreme values, and noise. Scaling and normalizing data as part of data Transformation Engineering helps keep things looking consistent and comprehensible. De-duplicating data Locating and erasing redundant information helps reduce prejudice and unnecessary effort. Harmonization of the data Taking into account class imbalances when solving classification problems in order to eliminate model bias. data Splitting is the process of precisely evaluating the performance of a model by dividing the dataset into training, validation, and test sets. Monitoring the data's quality involves keeping an eye on it at all times and ensuring that it remains consistent. monitoring changes and keeping a record of previous versions of datasets in order to ensure reproducibility. This results in more dependable and accurate predictions across a variety of applications. The accurate preparation of data continues to serve as an essential building block for the accomplishment of Machine Learning (ML) models. © 2023 IEEE.

关键词： CNN data Cleaning data processing data deduplication data imputation data Transformation Feature Selection Noise Reduction

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