8、多模态输入：机器学习中的数据表示策略

多模态输入：机器学习中的数据表示策略

在机器学习领域，处理不同类型和格式的数据是一项关键挑战。多模态输入设计模式为我们提供了一种有效的方法，能够在同一模型中整合不同类型的数据，从而提高模型的性能和准确性。本文将深入探讨多模态输入的相关概念、实现方法以及不同数据类型的多种表示方式。

1. 多模态输入模型示例

多模态输入模型旨在结合不同类型的数据，以实现更准确的预测。以下是两个典型示例：
- 图像与数值特征结合 ：通过结合图像和数值特征，预测十字路口的视频片段是否存在交通违规行为。
- 文本与表格数据结合 ：将餐厅评论的自由文本输入与表格元数据相结合，预测评论的评分。

2. 餐厅评论示例：文本与表格数据的融合

以餐厅评论为例，我们将文本数据与表格元数据相结合。具体步骤如下：
1. 特征组合 ：将数值特征和分类特征进行组合。例如，对于 meal_type ，有三种可能的选项，可以将其进行独热编码，如晚餐表示为 [0, 0, 1] 。然后将餐费 meal_total 作为数组的第四个元素添加进去，得到 [0, 0, 1, 30.5] 。
2. 文本嵌入 ：使用嵌入设计模式对文本进行编码。以下是使用 tf.keras 的代码示例：

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