На этом шаге мы кратко охарактеризуем этот этап.

Как вы уже знаете, редкие модели глубокого обучения принимают исходные данные в необработанном виде. Цель предварительной обработки - сделать исходные данные более доступными для нейронных сетей. Обработка может заключаться в векторизации, нормализации или восстановлении пропущенных значений. Многие методы предварительной обработки зависят от предметной области (например, текстовые данные и изображения обрабатываются по-разному) - мы будем рассматривать их в следующих шагах в процессе обсуждения практических примеров. А пока познакомимся с основами, универсальными для всех видов данных.

На следующем шаге мы рассмотрим векторизацию.