前処理 (Pre-Processing)
機械学習の前処理（データ前処理）とは、モデルの精度と性能を最大限に引き出すために不可欠なステップです。
データは多くの場合、欠損値やノイズを含み、そのまま学習に使用すると誤った予測や過学習を引き起こす可能性があります。
適切な前処理を施すことで、データの質を向上させ、モデルの学習効率を向上させることができます。
CAEサロゲートモデルにおける前処理の具体例
CAEのサロゲートモデル構築では、サンプル間の座標系のズレや単位系の違いの補正、メッシュ精度の違いへの対応、特徴量抽出など、様々な前処理があります。
NCSにおける前処理機能とカスタマイズの柔軟性
NCSではこれらの処理の多くがプリセット関数として用意されています。
独自の前処理を実施したい場合は、Pythonのプラグインで実装することも可能です。