4 põhietappi andmete eeltöötlemisel masinõppe jaoks

Andmete eeltöötlemine on nagu maja aluse panemine. Nii nagu tugev vundament tagab kodu vastupidavuse ja ohutuse, tagab tõhus eeltöötlus tehisintellekti (AI) projektide edu. See oluline samm hõlmab teie andmete puhastamist ja korrastamist ning nende ettevalmistamist masinõppemudelite jaoks.

Ilma selleta tekib tõenäoliselt probleeme, mis võivad kogu projekti rööbastelt välja viia. Eeltöötlusele aega pühendades valmistute edu saavutamiseks ja tagate, et teie mudelid on täpsed, tõhusad ja läbinägelikud.

Mis on andmete eeltöötlus?

"Andmete eeltöötlus valmistab teie andmed ette enne nende sisestamist masinõppemudelitesse." 

Mõelge sellele kui koostisosade ettevalmistamisele enne toiduvalmistamist. See samm hõlmab teie andmete puhastamist, puuduvate väärtuste käsitlemist, andmete normaliseerimist või skaleerimist ja kategooriliste muutujate kodeerimist vormingusse, mida teie algoritm mõistab.

Protsess on masinõppe torustiku jaoks põhiline. See parandab teie andmete kvaliteeti, et parandada teie mudeli võimet neist õppida. Teie andmeid eeltöötledes, suurendate oluliselt täpsust oma mudelitest. Puhtad ja hästi ettevalmistatud andmed on algoritmide jaoks paremini hallatavad, et neid lugeda ja neist õppida, mis toob kaasa täpsemad prognoosid ja parema jõudluse.

Hea andmete eeltöötlus mõjutab otseselt teie tehisintellekti projektide edu. See on erinevus halvasti toimivate ja edukate mudelite vahel. Hästi töödeldud andmetega saavad teie mudelid kiiremini treenida, paremini toimida ja saavutada mõjusaid tulemusi. Uuring, mis leiti 2021. 56% arenevate turgude ettevõtetest on võtnud tehisintellekti kasutusele vähemalt ühes oma funktsioonis.

Andmeturbe kaalutlused eeltöötlusel

„Andmete privaatsuse kaitsmine eeltöötluse ajal – eriti tundliku teabe käsitlemisel – on vajalik.” 

Küberturvalisus muutub a hallatavate IT-teenuste peamine prioriteet ja tagab, et kõik andmed on kaitstud võimalike rikkumiste eest.  Muutke isikuandmed alati anonüümseks või pseudonüümseks, rakendage juurdepääsu kontrolle ja krüpteerige andmeid, et järgida tehisintellektiprojektide andmeturbeeeskirju ja eetikajuhiseid.

Lisaks hoidke end kursis uusimate turvaprotokollide ja juriidiliste nõuetega, et kaitsta andmeid ja luua kasutajatega usaldust, näidates teile väärtust ja austades nende privaatsust. Ümber 40% ettevõtetest kasutab AI-tehnoloogiat koondada ja analüüsida oma äriandmeid, parandades otsuste langetamist ja arusaamist.

1. samm: andmete puhastamine

Andmete puhastamine eemaldab ebatäpsused ja ebakõlad, mis moonutavad teie tehisintellekti mudelite tulemusi. Kui tegemist on puuduvate väärtustega, on teil sellised valikud nagu imputeerimine, puuduvate andmete täitmine vaatluste põhjal või kustutamine. Andmekogumi terviklikkuse säilitamiseks võite eemaldada ka puuduvate väärtustega read või veerud.

Samuti on oluline tegeleda kõrvalekalletega – andmepunktidega, mis erinevad oluliselt teistest vaatlustest. Saate neid kohandada nii, et need jääksid rohkem oodatud vahemikku, või eemaldada need, kui need on tõenäoliselt vead. Need strateegiad tagavad, et teie andmed kajastavad täpselt tegelikke stsenaariume, mida proovite modelleerida.

2. samm: andmete integreerimine ja teisendamine

Erinevatest allikatest pärit andmete integreerimine on nagu pusle kokkupanek. Iga tükk peab pildi täiendamiseks ideaalselt sobima. Järjepidevus on selles protsessis ülioluline, sest see tagab andmete võimaliku päritolust sõltumata analüüsitakse koos ilma lahknevusteta tulemuste moonutamine. Andmete teisendamine on selle harmoonia saavutamisel ülioluline, eriti integratsiooni-, haldus- ja migratsiooniprotsesside ajal.

Sellised tehnikad nagu normaliseerimine ja skaleerimine on üliolulised. Normaliseerimine kohandab andmekogumi väärtused standardskaalale ilma väärtusvahemike erinevusi moonutamata, skaleerimine aga kohandab andmeid konkreetsele skaalale (nt nullist üheni), muutes kõik sisendmuutujad võrreldavaks. Need meetodid tagavad, et iga andmetükk aitab oluliselt kaasa teie otsitavale ülevaatele. Aastal 2021, enam kui pooled organisatsioonid paigutasid tehisintellekti ja masinõppe algatused nende prioriteetide nimekirja ülaosas edu saavutamiseks.

3. samm: andmete vähendamine

Andmete dimensioonide vähendamine tähendab andmekogumi lihtsustamist ilma selle olemust kaotamata. Näiteks on põhikomponentide analüüs populaarne meetod, mida kasutatakse andmete teisendamiseks ortogonaalseteks komponentideks, järjestades need dispersiooni järgi. Suurima dispersiooniga komponentidele keskendumine võib vähendada muutujate arvu ning muuta teie andmekogumi hõlpsamaks ja kiiremaks töötlemiseks.

Kunst seisneb aga täiusliku tasakaalu leidmises lihtsustamise ja teabe säilitamise vahel. Liiga paljude mõõtmete eemaldamine võib kaasa tuua väärtusliku teabe kadumise, mis võib mõjutada mudeli täpsust. Eesmärk on hoida andmekogum võimalikult lahja, säilitades samal ajal selle ennustamisvõime, tagades teie mudelite tõhususe ja tulemuslikkuse.

4. samm: andmete kodeerimine

Kujutage ette, et proovite õpetada arvutit mõistma erinevat tüüpi puuvilju. Nii nagu teil on lihtsam meeles pidada numbreid kui keerulisi nimesid, on arvutitel lihtsam numbritega töötada. Seega muudab kodeerimine kategoorilised andmed numbrivormingusse, millest algoritmid aru saavad.

Sellised meetodid nagu one-hot-kodeering ja sildikodeering on teie tööriistad selleks. Iga kategooria saab oma veeru ühe kuuma kodeeringuga ja igal kategoorial on sildi kodeeringuga kordumatu number.

Õige kodeerimismeetodi valimine on ülioluline, kuna see peab vastama teie masinõppe algoritmile ja kasutatavale andmetüübile. Andmete jaoks õige tööriista valimine tagab teie projekti tõrgeteta toimimise.

Vabastage oma andmete võimsus eeltöötlusega

Hüppa oma projektidesse kindlustundega, et kindel eeltöötlus on teie edu salarelv. Kui võtate aega andmete puhastamiseks, kodeerimiseks ja normaliseerimiseks, loob teie tehisintellekti mudelite sära. Nende parimate tavade rakendamine sillutab teed murrangulistele avastustele ja saavutustele teie tehisintellekti teekonnal.

Loe edasi Nutikas ostlemine tehisintellektiga: teie isiklik kogemus

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/