Данные перед подачей в нейронную сеть обычно проходят предварительную обработку (preprocessing). Это может включать: - Нормализацию/стандартизацию (например, приведение к диапазону [0, 1] или z-score) - Кодирование категориальных признаков (one-hot, label encoding) - Аугментацию данных (для изображений) - Токенизацию (для текста) Пример нормализации: ``` from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = [[10], [20], [30]] scaler = MinMaxScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(data) # [[0.], [0.5], [1.]] ``` После обработки данные действительно передаются в сеть. Важно, чтобы обработка на этапе инференса совпадала с обработкой при обучении.