4 nøgletrin i forbehandling af data til maskinlæring

4 nøgletrin i forbehandling af data til maskinlæring

Tidsstempel: 20. marts 2024 kl. 9:05
4 nøgletrin i forbehandling af data til maskinlæring PlatoBlockchain Data Intelligence. Lodret søgning. Ai.

At forbehandle dine data er som at lægge fundamentet til et hus. Ligesom et stærkt fundament sikrer et hjems holdbarhed og sikkerhed, sikrer effektiv forbehandling succes med kunstig intelligens (AI) projekter. Dette afgørende trin involverer at rense og organisere dine data og forberede dem til dine maskinlæringsmodeller.

Uden det vil du sandsynligvis støde på problemer, der afsporer hele dit projekt. Ved at dedikere tid til forbehandling sætter du dig selv op til succes og sikrer, at dine modeller er nøjagtige, effektive og indsigtsfulde.

Hvad er dataforbehandling?

"Dataforbehandling forbereder dine data, før de føres ind i dine maskinlæringsmodeller." 

Tænk på det som forberedelse af ingredienser før madlavning. Dette trin involverer at rense dine data, håndtere manglende værdier, normalisere eller skalere dine data og indkode kategoriske variabler til et format, som din algoritme kan forstå.

Processen er grundlæggende for maskinlæringspipeline. Det forbedrer kvaliteten af ​​dine data for at forbedre din models evne til at lære af dem. Ved at forbehandle dine data, du øger nøjagtigheden markant af dine modeller. Rene, velforberedte data er mere håndterbare for algoritmer at læse og lære af, hvilket fører til mere præcise forudsigelser og bedre ydeevne.

God dataforbehandling påvirker direkte succesen af ​​dine AI-projekter. Det er forskellen mellem dårligt ydende modeller og succesrige. Med velbearbejdede data kan dine modeller træne hurtigere, præstere bedre og opnå slagkraftige resultater. En undersøgelse fundet i 2021, 56 % af virksomhederne på nye markeder havde adopteret kunstig intelligens i mindst én af deres funktioner.

Datasikkerhedsovervejelser i forbehandling

"Sikring af databeskyttelse under forbehandling - især ved håndtering af følsomme oplysninger - er nødvendig." 

Cybersikkerhed bliver en grundlæggende prioritet for administrerede it-tjenester og sikrer, at alle data er sikre mod potentielle brud.  Anonymiser eller pseudonymiser altid personlige data, implementer adgangskontrol og krypter data for at overholde AI-projekters datasikkerhedsregler og etiske retningslinjer.

Derudover skal du holde dig opdateret med de nyeste sikkerhedsprotokoller og juridiske krav for at beskytte data og opbygge tillid til brugerne ved at vise dig værdi og respektere deres privatliv. Omkring 40 % af virksomhederne udnytter AI-teknologi at samle og analysere deres forretningsdata, hvilket forbedrer beslutningstagning og indsigt.

Trin 1: Datarensning

Rensning af data fjerner unøjagtigheder og uoverensstemmelser, der skævvrider dine AI-modellers resultater. Når det kommer til manglende værdier, har du muligheder som imputation, udfyldning af manglende data baseret på observationer eller sletning. Du kan også fjerne rækker eller kolonner med manglende værdier for at bevare integriteten af ​​dit datasæt.

Det er også vigtigt at håndtere outliers - datapunkter, der adskiller sig væsentligt fra andre observationer. Du kan justere dem, så de falder inden for et mere forventet område eller fjerne dem, hvis de sandsynligvis er fejl. Disse strategier sikrer, at dine data nøjagtigt afspejler de scenarier i den virkelige verden, du forsøger at modellere.

Trin 2: Dataintegration og -transformation

At integrere data fra forskellige kilder er som at samle et puslespil. Hvert stykke skal passe perfekt for at fuldende billedet. Konsistens er afgørende i denne proces, fordi den garanterer, at data – uanset oprindelse – kan være analyseret sammen uden uoverensstemmelser skævvridning af resultaterne. Datatransformation er afgørende for at opnå denne harmoni, især under integrations-, administrations- og migreringsprocesser.

Teknikker som normalisering og skalering er afgørende. Normalisering justerer værdier i et datasæt til en standardskala uden at forvrænge forskelle i værdiintervallerne, mens skalering justerer dataene for at opfylde en specifik skala, f.eks. nul til én, hvilket gør alle inputvariabler sammenlignelige. Disse metoder sikrer, at hvert stykke data bidrager meningsfuldt til den indsigt, du søger. I 2021, blev mere end halvdelen af ​​organisationerne placerede AI og maskinlæringsinitiativer øverst på deres prioriteringsliste for avancement.

Trin 3: Datareduktion

At reducere datadimensionalitet handler om at forenkle dit datasæt uden at miste dets essens. For eksempel er principal komponentanalyse en populær metode, der bruges til at transformere dine data til et sæt ortogonale komponenter, der rangordner dem efter deres varians. Fokus på komponenterne med den højeste varians kan reducere antallet af variabler og gøre dit datasæt nemmere og hurtigere at behandle.

Men kunsten ligger i at finde den perfekte balance mellem forenkling og opbevaring af information. Fjernelse af for mange dimensioner kan føre til tab af værdifuld information, hvilket kan påvirke modellens nøjagtighed. Målet er at holde datasættet så slankt som muligt, samtidig med at dets forudsigelsesevne bevares, hvilket sikrer, at dine modeller forbliver effektive og effektive.

Trin 4: Datakodning

Forestil dig, at du forsøger at lære en computer at forstå forskellige typer frugt. Ligesom det er nemmere for dig at huske tal end komplekse navne, har computere lettere ved at arbejde med tal. Så kodning transformerer kategoriske data til et numerisk format, som algoritmer kan forstå.

Teknikker som one-hot-kodning og etiketkodning er dine vigtigste værktøjer til dette. Hver kategori får sin egen kolonne med one-hot-kodning, og hver kategori har et unikt nummer med etiketkodning.

At vælge den korrekte indkodningsmetode er afgørende, fordi den skal matche din maskinlæringsalgoritme og den datatype, du har med at gøre. At vælge det rigtige værktøj til dine data sikrer, at dit projekt kører problemfrit.

Lås op for kraften i dine data med forbehandling

Hop ind i dine projekter med tillid til, at solid forbehandling er dit hemmelige våben til succes. At tage sig tid til at rense, kode og normalisere dine data sætter scenen for, at dine AI-modeller skinner. Anvendelse af disse bedste praksis baner vejen for banebrydende opdagelser og præstationer på din AI-rejse.

Læs også Smart Shopping med AI: Din personlige oplevelse

Tidsstempel:

Mere fra AIIOT teknologi