Jak przygotować i oczyścić dane przed treningiem?
W dziedzinie uczenia maszynowego, szczególnie podczas pracy z platformami takimi jak Google Cloud Machine Learning, przygotowywanie i czyszczenie danych jest krytycznym krokiem, który bezpośrednio wpływa na wydajność i dokładność opracowywanych modeli. Proces ten obejmuje kilka faz, z których każda ma na celu zapewnienie, że dane używane do szkolenia są wysokiej jakości, istotne i odpowiednie do zamierzonego zadania uczenia maszynowego. Rozważmy kompleksowe kroki związane z przygotowywaniem i czyszczeniem danych przed trenowaniem modelu uczenia maszynowego.
Zrozumienie znaczenia przygotowania i czyszczenia danych
Przygotowanie i czyszczenie danych to podstawowe kroki w procesie uczenia maszynowego. Jakość danych może znacząco wpłynąć na wydajność modeli uczenia maszynowego. Źle przygotowane dane mogą prowadzić do niedokładnych modeli, podczas gdy dobrze przygotowane dane mogą zwiększyć dokładność modelu, skrócić czas szkolenia i poprawić interpretowalność wyników. Proces przygotowywania i czyszczenia danych jest iteracyjny i może wymagać wielokrotnego powtarzania w całym cyklu życia rozwoju modelu.
Etapy przygotowania i czyszczenia danych
1. Gromadzenie i integracja danych
Pierwszym krokiem w przygotowaniu danych jest zebranie danych z różnych źródeł. Może to obejmować bazy danych, arkusze kalkulacyjne, interfejsy API, web scraping, urządzenia IoT i inne. Po zebraniu dane muszą zostać zintegrowane w jeden zestaw danych. Podczas integracji ważne jest, aby upewnić się, że dane z różnych źródeł są kompatybilne i spójne. Może to obejmować rozwiązywanie problemów, takich jak różne formaty danych, jednostki miary i typy danych.
Przykład: Załóżmy, że budujesz model predykcyjny dla odejść klientów, wykorzystując dane z wielu działów, takich jak sprzedaż, wsparcie i marketing. Musiałbyś połączyć te zestawy danych w spójny zestaw danych, który przedstawia holistyczny obraz ścieżki klienta.
2. Czyszczenie danych
Czyszczenie danych obejmuje identyfikację i korygowanie błędów i niespójności w zestawie danych. Ten krok jest niezbędny do zapewnienia dokładności i niezawodności danych. Zadania czyszczenia danych obejmują:
- Obsługa brakujących wartości: Brak danych może wystąpić z różnych powodów, takich jak błędy wprowadzania danych, awaria sprzętu lub uszkodzenie danych. Typowe strategie obsługi brakujących wartości obejmują:
- usunięcie:Usuwanie rekordów z brakującymi wartościami, jeśli jest ich niewiele i nie mają znaczącego wpływu na zbiór danych.
- Przypisanie:Uzupełnianie brakujących wartości przy użyciu metod statystycznych, takich jak średnia, mediana lub moda, albo też przy użyciu bardziej zaawansowanych technik, takich jak metoda K najbliższych sąsiadów lub imputacja regresyjna.
- Usuwanie duplikatów: Duplikaty rekordów mogą zniekształcać analizę i powinny być identyfikowane i usuwane. Jest to szczególnie ważne w zestawach danych, w których każdy rekord powinien reprezentować unikalną jednostkę.
- Korygowanie nieścisłości:Polega to na standaryzacji wpisów danych, które powinny być jednolite, np. formaty dat, etykiety kategorii czy wielkość liter.
Przykład: W zestawie danych zawierającym informacje o klientach możesz napotkać brakujące wartości w kolumnie „Wiek”. Możesz zdecydować się na uzupełnienie tych brakujących wartości medianą wieku zestawu danych, aby zachować rozkład.
3. Transformacja danych
Transformacja danych obejmuje konwersję danych do formatu, który nadaje się do analizy i modelowania. Ten krok może obejmować:
- Normalizacja i standaryzacja:Techniki te służą do skalowania cech liczbowych do wspólnego zakresu lub rozkładu, co jest szczególnie ważne w przypadku algorytmów wrażliwych na skalowanie cech, takich jak maszyny wektorów nośnych lub klasteryzacja K-średnich.
- Normalizacja:Ponowne skalowanie funkcji do zakresu [0, 1] przy użyciu skalowania min.-maks.
- Normalizacja:Przekształcanie cech tak, aby średnia wynosiła 0, a odchylenie standardowe 1.
- Kodowanie zmiennych jakościowych: Algorytmy uczenia maszynowego wymagają danych wejściowych liczbowych. Dlatego zmienne kategoryczne muszą zostać przekonwertowane na wartości liczbowe. Techniki obejmują:
- Kodowanie etykiet:Przypisanie każdej kategorii unikalnej liczby całkowitej.
- Kodowanie na gorąco:Tworzenie kolumn binarnych dla każdej kategorii, co jest preferowane, gdy nie ma relacji porządkowej między kategoriami.
- Inżynieria funkcji: Tworzenie nowych funkcji lub modyfikowanie istniejących w celu poprawy wydajności modelu. Może to obejmować:
- Cechy wielomianowe:Generowanie członów interakcji lub członów wielomianowych z istniejących cech.
- Binning:Konwersja zmiennych ciągłych na kategoryczne poprzez grupowanie ich w przedziałach.
Przykład: w zestawie danych z kolumną „Miasto” zawierającą dane kategoryczne można zastosować kodowanie one-hot, aby utworzyć kolumny binarne dla każdego miasta, umożliwiając modelowi interpretację ich jako danych liczbowych.
4. Redukcja danych
Techniki redukcji danych służą do zmniejszania objętości danych przy jednoczesnym zachowaniu ich integralności. Może to poprawić wydajność obliczeniową i wydajność modelu. Metody obejmują:
- Redukcja wymiarowości:Techniki takie jak analiza głównych składowych (PCA) lub t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) są wykorzystywane w celu ograniczenia liczby cech przy jednoczesnym zachowaniu wariancji lub struktury danych.
- Wybór funkcji:Identyfikowanie i zachowywanie wyłącznie najistotniejszych cech w oparciu o testy statystyczne, analizę korelacji lub miary ważności oparte na modelu.
Przykład: Jeśli zbiór danych zawiera 100 cech, analizę PCA można zastosować w celu zredukowania go do mniejszego zestawu głównych komponentów, które obejmują większość wariancji, upraszczając w ten sposób model bez znaczącej utraty informacji.
5. Dzielenie danych
Przed trenowaniem modelu uczenia maszynowego konieczne jest podzielenie danych na osobne zestawy do trenowania, walidacji i testowania. Zapewnia to możliwość oceny wydajności modelu na podstawie niewidzianych danych, co zmniejsza ryzyko nadmiernego dopasowania.
- Zestaw treningowy: Część danych użyta do trenowania modelu.
- Zestaw walidacyjny:Osobny podzbiór służący do dostrajania parametrów modelu i podejmowania decyzji dotyczących architektury modelu.
- Zestaw testowy:Ostateczny podzbiór służący do oceny wydajności modelu po treningu i walidacji.
Powszechną praktyką jest stosowanie podziału 70-15-15, ale może on być różny w zależności od rozmiaru zbioru danych i konkretnych wymagań projektu.
6. Rozszerzanie danych
W przypadku niektórych typów danych, w szczególności obrazów i tekstu, można użyć augmentacji danych, aby sztucznie zwiększyć rozmiar zestawu danych treningowych poprzez tworzenie zmodyfikowanych wersji istniejących danych. Może to pomóc w poprawie odporności i generalizacji modelu. Techniki obejmują:
- Powiększanie obrazu:Stosowanie przekształceń, takich jak obrót, skalowanie, odbijanie i regulacja kolorów w celu utworzenia nowych próbek szkoleniowych.
- Rozszerzanie tekstu:Wykorzystywanie technik takich jak zastępowanie synonimów, losowe wstawianie lub tłumaczenie wsteczne w celu generowania nowych danych tekstowych.
Przykład: W zadaniu klasyfikacji obrazów możesz zastosować losowe obroty i odwrócenia obrazów, aby utworzyć bardziej zróżnicowany zestaw treningowy, co pomoże modelowi lepiej generalizować wyniki na niewidziane wcześniej dane.
Narzędzia i platformy do przygotowywania i czyszczenia danych
Google Cloud oferuje szereg narzędzi i usług, które ułatwiają przygotowywanie i czyszczenie danych:
- Przygotowanie danych w chmurze Google: Wizualne narzędzie do eksploracji, czyszczenia i przygotowywania danych do analizy. Zapewnia intuicyjny interfejs i zautomatyzowane sugestie, aby usprawnić proces przygotowywania danych.
- bigquery: W pełni zarządzany, bezserwerowy magazyn danych, który umożliwia szybkie zapytania SQL na dużych zestawach danych. Można go używać do wstępnego przetwarzania i czyszczenia danych przed wprowadzeniem ich do modeli uczenia maszynowego.
- Laboratorium danych w chmurze:Interaktywne narzędzie do eksploracji, analizy i wizualizacji danych, które można wykorzystać do przygotowywania i oczyszczania danych za pomocą języków Python i SQL.
- Przepływ danych w chmurze:W pełni zarządzana usługa do strumieniowego i wsadowego przetwarzania danych, która może być używana do budowy złożonych procesów przygotowania danych.
Proces przygotowywania i czyszczenia danych jest krytycznym elementem przepływu pracy uczenia maszynowego. Obejmuje on wiele kroków, w tym zbieranie danych, czyszczenie, transformację, redukcję, dzielenie i powiększanie. Każdy krok wymaga starannego rozważenia i zastosowania odpowiednich technik, aby zapewnić, że dane są wysokiej jakości i nadają się do trenowania solidnych i dokładnych modeli uczenia maszynowego. Wykorzystując narzędzia i platformy, takie jak te oferowane przez Google Cloud, naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie uczenia maszynowego mogą usprawnić i zoptymalizować ten proces, co ostatecznie prowadzi do bardziej efektywnego i wydajnego rozwoju modelu.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Jakie są wskaźniki oceny wydajności modelu?
- Czym jest regresja liniowa?
- Czy można połączyć różne modele uczenia maszynowego i zbudować nadrzędną sztuczną inteligencję?
- Jakie są najczęstsze algorytmy stosowane w uczeniu maszynowym?
- Jak stworzyć wersję modelu?
- Jak zastosować 7 kroków ML w przykładowym kontekście?
- W jaki sposób uczenie maszynowe można zastosować do danych dotyczących pozwoleń na budowę?
- Dlaczego tabele AutoML zostały wycofane i co je zastępuje?
- Jakie jest zadanie interpretacji rysunków rysowanych przez graczy w kontekście sztucznej inteligencji?
- Kiedy materiały do czytania mówią o „wyborze właściwego algorytmu”, czy to oznacza, że zasadniczo wszystkie możliwe algorytmy już istnieją? Skąd wiemy, że algorytm jest „właściwy” dla konkretnego problemu?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning