Prepossessing İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Prepossessing İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Prepossessing Nedir?

Prepossessing, bir veri kümesinin analiz edilebilir hale getirilmesi için ön işlem adımlarının uygulandığı bir veri madenciliği terimidir. Bu adımlar, veri kümesinin temizlenmesi, düzenlenmesi, normalize edilmesi ve özellik çıkarımı gibi işlemleri içerir.

Örnek Cümleler:

1. The prepossessing step is essential to ensure accurate data analysis. (Ön işlem adımı, doğru veri analizi için esastır.)
2. The prepossessing of the image data involves noise reduction and contrast enhancement. (Görüntü verilerinin ön işlemesi, gürültü azaltma ve kontrast artırma işlemlerini içerir.)
3. Before applying machine learning algorithms, prepossessing the dataset is necessary. (Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamadan önce, veri kümesinin ön işleme tabi tutulması gereklidir.)
4. The prepossessing of the text data includes tokenization and stop word removal. (Metin verilerinin ön işlemesi, belirteçleme ve durak kelime kaldırma işlemlerini içerir.)
5. Prepossessing is a crucial step in natural language processing. (Ön işlem, doğal dil işlemede önemli bir adımdır.)
6. The prepossessing of the sound data involves filtering and resampling. (Ses verilerinin ön işlemesi, filtreleme ve yeniden örnekleme işlemlerini içerir.)
7. Prepossessing is an important step in image recognition and classification. (Ön işlem, görüntü tanıma ve sınıflandırmada önemli bir adımdır.)
8. The prepossessing of the financial data includes normalization and scaling. (Finansal verilerin ön işlemesi, normalize etme ve ölçeklendirme işlemlerini içerir.)
9. Prepossessing can help in reducing the amount of noise present in the data. (Ön işlem, verilerde bulunan gürültü miktarını azaltmaya yardımcı olabilir.)
10. Prepossessing is a time-consuming process but is necessary for accurate analysis. (Ön işlem, zaman alıcı bir süreçtir ancak doğru analiz için gereklidir.)
11. The prepossessing step involves removing any missing or duplicate data points. (Ön işlem adımı, eksik veya yinelenen veri noktalarının kaldırılmasını içerir.)
12. Prepossessing is important in data mining as it helps to improve the quality of the data. (Ön işlem, veri madenciliğinde önemlidir çünkü veri kalitesini artırmaya yardımcı olur.)
13. The prepossessing of the sensor data involves calibration and filtering. (Sensör verilerinin ön işlemesi, kalibrasyon ve filtreleme işlemlerini içerir.)
14. Prepossessing of the input data can improve the accuracy of the model.

15. Prepossessing can also involve feature scaling and selection. (Ön işlem, özellik ölçeklendirme ve seçimi de içerebilir.)
16. The prepossessing step is crucial in data cleansing to remove any erroneous data. (Ön işlem adımı, hatalı verileri kaldırmak için veri temizliğinde önemlidir.)
17. Prepossessing is a necessary step in machine learning to make the data usable by algorithms. (Ön işlem, verileri algoritmalar tarafından kullanılabilir hale getirmek için makine öğreniminde gerekli bir adımdır.)
18. The prepossessing of the time series data includes smoothing and forecasting. (Zaman serisi verilerinin ön işlemesi, düzleştirme ve tahminleme işlemlerini içerir.)
19. Prepossessing is necessary to handle missing values in the data. (Ön işlem, verilerdeki eksik değerleri işlemek için gereklidir.)
20. The prepossessing of the video data involves frame extraction and segmentation. (Video verilerinin ön işlemesi, kare çıkarma ve bölütleme işlemlerini içerir.)

Türkçe Karşılıklar:

1. Doğru veri analizi için ön işlem adımı, hayati önem taşır.
2. Görüntü verilerinin ön işlemesi, gürültü azaltma ve kontrast artırma işlemlerini içerir.
3. Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamadan önce, veri kümesinin ön işleme tabi tutulması gereklidir.
4. Metin verilerinin ön işlemesi, belirteçleme ve durak kelime kaldırma işlemlerini içerir.
5. Ön işlem, doğal dil işlemede önemli bir adımdır.
6. Ses verilerinin ön işlemesi, filtreleme ve yeniden örnekleme işlemlerini içerir.
7. Ön işlem, görüntü tanıma ve sınıflandırmada önemli bir adımdır.
8. Finansal verilerin ön işlemesi, normalize etme ve ölçeklendirme işlemlerini içerir.
9. Ön işlem, verilerde bulunan gürültü miktarını azaltmaya yardımcı olabilir.
10. Ön işlem, zaman alıcı bir süreçtir ancak doğru analiz için gereklidir.
11. Ön işlem adımı, eksik veya yinelenen veri noktalarının kaldırılmasını içerir.
12. Ön işlem, veri madenciliğinde önemlidir çünkü veri kalitesini artırmaya yardımcı olur.
13. Sensör verilerinin ön işlemesi, kalibrasyon ve filtreleme işlemlerini içerir.
14. Girdi verilerinin ön işlemesi, modelin doğruluğunu artırabilir.
15. Ön işlem, özellik ölçeklendirme ve seçimi de içerebilir.
    16