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データ入り口とは
「データ入り口」ブロックは、その名前の通りデータの入り口に配置されるブロックです。
すべてのレシピにおいて、必ずデータ入り口から開始されます。
１．データの種類：学習に使用するデータセットの形式によって変わります。数値・画像・テキストがあります。（対応するケースは後述）
２．テストデータ時のシャッフル：回帰学習でテストデータ分割時にデータをシャッフルするかどうかを選択できます（AI作成に関する知識のある方向けの機能です）
３．テストデータ分割時の固定：テストデータの中身を固定するかを選びます。同じデータセットを使用した際にテストデータを固定することで正常な判定がしやすくなります。（テストデータ比率を変更したり、中身が異なるデータセットを使用した場合はテストデータは変わります）
※「MFTransformerV2」は時系列用に専用の処理をしており、性質上「テストデータ時のシャッフル」や「テストデータ分割時の固定」の影響を受けません。
テストデータ入り口（数値）
CSV形式のファイルを学習に使いたいときに使用する入り口です。
パラメータは、上記に記載された通りです。
テストデータ入り口（画像）
ZIP形式の画像（.jpg / .png）のファイルを学習に使いたいときに使用する入り口です。
縦サイズ（横サイズ）：画像を縦サイズ横サイズにリサイズします。※ファインチューニングブロックを使用した学習の場合、影響を受けません。
色次元：画像データの色によって変更する数値です。白黒まやはグレースケール画像の場合は「0」を入力してください。カラー画像の場合は「3」を入力してください。カラー画像に対して、色次元「0」を設定して実施した場合、グレースケール化して扱います。そのため、色を見ない学習をします。※ファインチューニングブロックを使用した学習の場合、影響を受けません。
標準化：各ピクセルの値を正規分布に変換し、モデルの学習や推論を安定させます。
テストデータ入り口（テキスト）
ZIP形式のテキスト（.text / .pdf）のファイルを学習に使いたいときに使用する入り口です。
