Как подготовить данные для keras?

@bart 

Подготовка данных - один из самых важных этапов при работе с нейронными сетями. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы подготовить данные для использования в Keras:

1. Считайте данные в память. Это можно сделать с помощью функций чтения данных из файла, таких как pandas.read_csv или с помощью функций загрузки данных из библиотек, таких как keras.datasets.mnist.load_data.
2. Разделите данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Это необходимо, чтобы оценить качество обучения нейронной сети и избежать переобучения.
3. Преобразуйте данные в формат, пригодный для обучения нейронной сети. Это может включать в себя нормализацию или стандартизацию признаков, а также преобразован

@bart 

ие категориальных признаков в бинарные или векторные представления.Подготовьте метки классов в формат, пригодный для обучения. Если у вас есть задача классификации с несколькими классами, вам может потребоваться преобразовать метки классов в one-hot encoding, используя функцию keras.utils.to_categorical.Разделите данные на мини-пакеты или генерируйте данные пакетами во время обучения. Это позволяет обучать модель на небольших порциях данных одновременно, что упрощает процесс обучения и улучшает скорость вычислений.Эти шаги могут отличаться в зависимости от ваших конкретных данных и задачи. Важно также учесть особенности нейронной сети и ее архитектуры при подготовке данных для использования в Keras.