4 Βασικά Βήματα στην Προεπεξεργασία Δεδομένων για Μηχανική Μάθηση

Η προεπεξεργασία των δεδομένων σας είναι σαν να βάζετε τα θεμέλια για ένα σπίτι. Ακριβώς όπως μια ισχυρή βάση εξασφαλίζει την ανθεκτικότητα και την ασφάλεια ενός σπιτιού, η αποτελεσματική προεπεξεργασία διασφαλίζει την επιτυχία των έργων τεχνητής νοημοσύνης (AI). Αυτό το κρίσιμο βήμα περιλαμβάνει τον καθαρισμό και την οργάνωση των δεδομένων σας και την προετοιμασία τους για τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης.

Χωρίς αυτό, πιθανότατα θα αντιμετωπίσετε προβλήματα που εκτροχιάζουν ολόκληρο το έργο σας. Αφιερώνοντας χρόνο στην προεπεξεργασία, προετοιμάζεστε για επιτυχία και διασφαλίζετε ότι τα μοντέλα σας είναι ακριβή, αποτελεσματικά και διορατικά.

Τι είναι η προεπεξεργασία δεδομένων;

"Η προεπεξεργασία δεδομένων προετοιμάζει τα δεδομένα σας πριν τα τροφοδοτήσει στα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης." 

Σκεφτείτε το ως προετοιμασία των υλικών πριν το μαγείρεμα. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τον καθαρισμό των δεδομένων σας, τον χειρισμό τιμών που λείπουν, την κανονικοποίηση ή την κλιμάκωση των δεδομένων σας και την κωδικοποίηση κατηγορικών μεταβλητών σε μια μορφή που μπορεί να κατανοήσει ο αλγόριθμός σας.

Η διαδικασία είναι θεμελιώδης για τη γραμμή μηχανικής μάθησης. Βελτιώνει την ποιότητα των δεδομένων σας για να βελτιώσει την ικανότητα του μοντέλου σας να μαθαίνει από αυτά. Με την προεπεξεργασία των δεδομένων σας, αυξάνεις σημαντικά την ακρίβεια των μοντέλων σας. Τα καθαρά, καλά προετοιμασμένα δεδομένα είναι πιο διαχειρίσιμα για ανάγνωση και μάθηση από αλγόριθμους, οδηγώντας σε ακριβέστερες προβλέψεις και καλύτερη απόδοση.

Η καλή προεπεξεργασία δεδομένων επηρεάζει άμεσα την επιτυχία των έργων τεχνητής νοημοσύνης. Είναι η διαφορά μεταξύ μοντέλων με κακές επιδόσεις και επιτυχημένων. Με καλά επεξεργασμένα δεδομένα, τα μοντέλα σας μπορούν να εκπαιδεύονται γρηγορότερα, να αποδίδουν καλύτερα και να επιτυγχάνουν εντυπωσιακά αποτελέσματα. Μια έρευνα που βρέθηκε το 2021, Το 56% των επιχειρήσεων στις αναδυόμενες αγορές είχαν υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη σε τουλάχιστον μία από τις λειτουργίες τους.

Θέματα ασφάλειας δεδομένων στην προεπεξεργασία

«Η προστασία του απορρήτου των δεδομένων κατά την προεπεξεργασία — ειδικά κατά το χειρισμό ευαίσθητων πληροφοριών — είναι απαραίτητη». 

Η κυβερνοασφάλεια γίνεται α βασική προτεραιότητα για τις διαχειριζόμενες υπηρεσίες πληροφορικής και διασφαλίζει ότι κάθε τμήμα δεδομένων είναι ασφαλές από πιθανές παραβιάσεις.  Πάντα να ανωνυμοποιείτε ή να ψευδωνυμοποιείτε προσωπικά δεδομένα, να εφαρμόζετε ελέγχους πρόσβασης και να κρυπτογραφείτε δεδομένα για να συμμορφώνεστε με τους κανονισμούς ασφάλειας δεδομένων των έργων τεχνητής νοημοσύνης και τις δεοντολογικές οδηγίες.

Επιπλέον, μείνετε ενημερωμένοι με τα πιο πρόσφατα πρωτόκολλα ασφαλείας και τις νομικές απαιτήσεις για την προστασία των δεδομένων και την οικοδόμηση εμπιστοσύνης με τους χρήστες, δείχνοντάς σας ότι εκτιμάτε και σέβεστε το απόρρητό τους. Γύρω Το 40% των εταιρειών αξιοποιεί την τεχνολογία AI να συγκεντρώνουν και να αναλύουν τα επιχειρηματικά τους δεδομένα, ενισχύοντας τη λήψη αποφάσεων και τις γνώσεις.

Βήμα 1: Καθαρισμός δεδομένων

Ο καθαρισμός των δεδομένων αφαιρεί ανακρίβειες και ασυνέπειες που παραμορφώνουν τα αποτελέσματα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σας. Όταν πρόκειται για τιμές που λείπουν, έχετε επιλογές όπως καταλογισμός, συμπλήρωση δεδομένων που λείπουν βάσει παρατηρήσεων ή διαγραφή. Μπορείτε επίσης να αφαιρέσετε σειρές ή στήλες με τιμές που λείπουν για να διατηρήσετε την ακεραιότητα του συνόλου δεδομένων σας.

Η αντιμετώπιση των ακραίων τιμών —σημεία δεδομένων που διαφέρουν σημαντικά από άλλες παρατηρήσεις— είναι επίσης απαραίτητη. Μπορείτε να τα προσαρμόσετε ώστε να εμπίπτουν σε ένα πιο αναμενόμενο εύρος ή να τα αφαιρέσετε εάν είναι πιθανό να είναι σφάλματα. Αυτές οι στρατηγικές διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα σας αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια τα σενάρια του πραγματικού κόσμου που προσπαθείτε να μοντελοποιήσετε.

Βήμα 2: Ενοποίηση και Μετασχηματισμός Δεδομένων

Η ενσωμάτωση δεδομένων από διαφορετικές πηγές είναι σαν τη συναρμολόγηση ενός παζλ. Κάθε κομμάτι πρέπει να ταιριάζει τέλεια για να ολοκληρώσει την εικόνα. Η συνέπεια είναι ζωτικής σημασίας σε αυτή τη διαδικασία, διότι εγγυάται ότι τα δεδομένα —ανεξαρτήτως προέλευσης— μπορούν να είναι αναλύονται μαζί χωρίς αποκλίσεις παραμορφώνοντας τα αποτελέσματα. Ο μετασχηματισμός δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την επίτευξη αυτής της αρμονίας, ειδικά κατά τις διαδικασίες ολοκλήρωσης, διαχείρισης και μετανάστευσης.

Τεχνικές όπως η κανονικοποίηση και η κλιμάκωση είναι ζωτικής σημασίας. Η κανονικοποίηση προσαρμόζει τις τιμές σε ένα σύνολο δεδομένων σε μια τυπική κλίμακα χωρίς να παραμορφώνει τις διαφορές στο εύρος τιμών, ενώ η κλιμάκωση προσαρμόζει τα δεδομένα ώστε να ανταποκρίνονται σε μια συγκεκριμένη κλίμακα, όπως το μηδέν προς ένα, καθιστώντας όλες τις μεταβλητές εισόδου συγκρίσιμες. Αυτές οι μέθοδοι διασφαλίζουν ότι κάθε κομμάτι δεδομένων συμβάλλει ουσιαστικά στις πληροφορίες που αναζητάτε. Σε 2021, περισσότεροι από τους μισούς οργανισμούς τοποθέτησαν AI και πρωτοβουλίες μηχανικής μάθησης στην κορυφή της λίστας προτεραιοτήτων τους για πρόοδο.

Βήμα 3: Μείωση δεδομένων

Η μείωση της διάστασης δεδομένων αφορά την απλοποίηση του συνόλου δεδομένων σας χωρίς να χάσει την ουσία του. Για παράδειγμα, η ανάλυση κύριου στοιχείου είναι μια δημοφιλής μέθοδος που χρησιμοποιείται για τη μετατροπή των δεδομένων σας σε ένα σύνολο ορθογώνιων στοιχείων, ταξινομώντας τα με βάση τη διακύμανσή τους. Η εστίαση στα στοιχεία με τη μεγαλύτερη απόκλιση μπορεί να μειώσει τον αριθμό των μεταβλητών και να κάνει το σύνολο δεδομένων σας ευκολότερη και ταχύτερη στην επεξεργασία.

Ωστόσο, η τέχνη έγκειται στην επίτευξη της τέλειας ισορροπίας μεταξύ της απλοποίησης και της διατήρησης πληροφοριών. Η κατάργηση πάρα πολλών διαστάσεων μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια πολύτιμων πληροφοριών, κάτι που μπορεί να επηρεάσει την ακρίβεια του μοντέλου. Ο στόχος είναι να διατηρήσετε το σύνολο δεδομένων όσο το δυνατόν πιο λιτό, διατηρώντας παράλληλα την προγνωστική του ισχύ, διασφαλίζοντας ότι τα μοντέλα σας παραμένουν αποδοτικά και αποτελεσματικά.

Βήμα 4: Κωδικοποίηση δεδομένων

Φανταστείτε ότι προσπαθείτε να διδάξετε έναν υπολογιστή να κατανοεί διαφορετικούς τύπους φρούτων. Ακριβώς όπως είναι πιο εύκολο για εσάς να θυμάστε αριθμούς από σύνθετα ονόματα, οι υπολογιστές βρίσκουν ευκολότερο να εργάζονται με αριθμούς. Έτσι, η κωδικοποίηση μετατρέπει τα κατηγορικά δεδομένα σε μια αριθμητική μορφή που μπορούν να κατανοήσουν οι αλγόριθμοι.

Τεχνικές όπως η one-hot κωδικοποίηση και η κωδικοποίηση ετικετών είναι τα βασικά εργαλεία σας για αυτό. Κάθε κατηγορία έχει τη δική της στήλη με κωδικοποίηση μίας κλήσης και κάθε κατηγορία έχει έναν μοναδικό αριθμό με κωδικοποίηση ετικέτας.

Η επιλογή της κατάλληλης μεθόδου κωδικοποίησης είναι ζωτικής σημασίας, επειδή πρέπει να ταιριάζει με τον αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης και τον τύπο δεδομένων με τον οποίο αντιμετωπίζετε. Η επιλογή του κατάλληλου εργαλείου για τα δεδομένα σας διασφαλίζει την ομαλή εκτέλεση του έργου σας.

Ξεκλειδώστε τη δύναμη των δεδομένων σας με την προεπεξεργασία

Μεταβείτε στα έργα σας με τη σιγουριά ότι η σταθερή προεπεξεργασία είναι το μυστικό σας όπλο για την επιτυχία. Αφιερώνοντας χρόνο για τον καθαρισμό, την κωδικοποίηση και την κανονικοποίηση των δεδομένων σας θέτει τις προϋποθέσεις για να λάμψουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας. Η εφαρμογή αυτών των βέλτιστων πρακτικών ανοίγει το δρόμο για πρωτοποριακές ανακαλύψεις και επιτεύγματα στο ταξίδι σας στην τεχνητή νοημοσύνη.

Επίσης, διαβάστε Έξυπνες αγορές με AI: Η προσωπική σας εμπειρία

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/