Firma oznacza każdy rekord transakcji finansowej jako osobisty lub służbowy i przechowuje tę kategorię wraz z rekordem. Jaki etap przygotowania danych to opisuje?

Etykietowanie danych (Data Labeling) to proces przypisywania znaczących etykiet lub tagów do surowych danych. W tym przypadku, firma przypisuje kategorię "osobisty" lub "służbowy" do każdego rekordu transakcji finansowej, co jest klasycznym przykładem etykietowania danych, niezbędnego do trenowania modeli uczenia maszynowego, np. do klasyfikacji. Kodowanie danych (Data Encoding) to przekształcanie danych na inny format, często liczbowy, ale niekoniecznie dodawanie kategorii. Normalizacja danych (Data Normalization) to skalowanie wartości danych do określonego zakresu, aby zapewnić ich równomierny wpływ na model. Balansowanie danych (Data Balancing) to technika stosowana w celu rozwiązania problemu niezrównoważonych zbiorów danych, gdzie jedna klasa jest znacznie bardziej liczna niż inne, poprzez dostosowanie liczby próbek w klasach.