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Preprocesamiento de datos

Administre y preprocese datos de secuencias y en tablas para deep learning.

El preprocesamiento de datos suele ser el primer paso del flujo de trabajo de deep learning para preparar datos en bruto en un formato que la red pueda aceptar. Por ejemplo, puede preprocesar datos para reforzar las características deseadas o reducir artefactos que pueden sesgar la red. Por ejemplo, puede normalizar o eliminar ruido de los datos de entrada.

Puede preprocesar una entrada de secuencia mediante operaciones como la normalización con almacenes de datos y las funciones disponibles en MATLAB® y Deep Learning Toolbox™. Otras toolboxes de MATLAB ofrecen funciones, almacenes de datos y apps para etiquetar, procesar y aumentar datos de deep learning. Utilice herramientas especializadas de otras toolboxes de MATLAB para procesar datos para dominios como el procesamiento de imágenes, texto y señales.

Apps

Video LabelerLabel video for computer vision applications
Ground Truth LabelerLabel ground truth data for automated driving applications
Signal LabelerEtiquete atributos de señal, regiones y puntos de interés y extraiga características (desde R2019a)

Funciones

transformTransform datastore (desde R2019a)
combineCombine data from multiple datastores (desde R2019a)
TransformedDatastoreDatastore to transform underlying datastore (desde R2019a)
CombinedDatastoreDatastore to combine data read from multiple underlying datastores (desde R2019a)
padsequencesPad or truncate sequence data to same length (desde R2021a)
minibatchqueueCreate mini-batches for deep learning (desde R2020b)

Temas