Анализ алгоритмов кодирования категориальных данных

Известно, что эффективность искусственного интеллекта, признанного наиболее полезным инструментом во всех сферах, тесно связана с рядом факторов. Один из ключевых факторов — необходимость преобразования входных данных в формат, понятный алгоритмам ИИ, поскольку они основаны на математических операциях. Однако часто встречаются данные, на которых невозможно напрямую выполнять арифметические действия. Удаление таких данных может негативно повлиять на результат, поэтому требуется их преобразование в числовую форму. Существуют различные методы кодирования категориальных данных, и выбор наилучшего из них представляет собой сложную исследовательскую задачу. В данной работе проводится анализ 12 методов преобразования текстовых данных. Рассматриваются преимущества и недостатки каждого подхода, а также проводится их сравнительный анализ с выводами.