Een bedrijf tagt elk financieel transactierecord als persoonlijk of zakelijk en slaat die categorie op bij het record. Welke stap in de gegevensvoorbereiding beschrijft dit?

Data-labeling is het proces waarbij tags of labels aan ruwe gegevens worden toegevoegd, om zo context te geven en de gegevens voor machine learning-modellen bruikbaar te maken. In dit scenario wordt elk financieel transactierecord gelabeld als 'persoonlijk' of 'zakelijk', wat een duidelijk voorbeeld is van data-labeling. Data-encoding is het omzetten van gegevens naar een ander formaat, vaak voor efficiëntie of compatibiliteit, niet voor het toevoegen van categorische informatie. Data-normalisatie is het schalen van numerieke gegevens naar een standaardbereik om de prestaties van algoritmen te verbeteren. Data-balancing is een techniek om de verdeling van klassen in een dataset gelijk te maken, vooral bij onevenwichtige datasets, en is geen directe beschrijving van het toewijzen van categorieën aan individuele records.