4 nøkkeltrinn i forbehandling av data for maskinlæring

Å forhåndsbehandle dataene dine er som å legge grunnlaget for et hus. Akkurat som et sterkt fundament sikrer holdbarheten og sikkerheten til et hjem, sikrer effektiv forbehandling suksessen til prosjekter med kunstig intelligens (AI). Dette avgjørende trinnet innebærer å rense og organisere dataene dine og forberede dem for maskinlæringsmodeller.

Uten det vil du sannsynligvis støte på problemer som avsporer hele prosjektet ditt. Ved å dedikere tid til forbehandling, setter du deg opp for suksess og sikrer at modellene dine er nøyaktige, effektive og innsiktsfulle.

Hva er dataforbehandling?

"Dataforbehandling forbereder dataene dine før de mates inn i maskinlæringsmodellene dine." 

Tenk på det som å forberede ingredienser før matlaging. Dette trinnet innebærer å rense dataene dine, håndtere manglende verdier, normalisere eller skalere dataene dine og kode kategoriske variabler til et format algoritmen din kan forstå.

Prosessen er grunnleggende for maskinlæringspipeline. Det forbedrer kvaliteten på dataene dine for å forbedre modellens evne til å lære av dem. Ved å forhåndsbehandle dataene dine, du øker nøyaktigheten betraktelig av modellene dine. Rene, godt forberedte data er mer håndterbare for algoritmer å lese og lære av, noe som fører til mer nøyaktige spådommer og bedre ytelse.

God dataforbehandling påvirker direkte suksessen til AI-prosjektene dine. Det er forskjellen mellom dårlige resultater og vellykkede. Med godt bearbeidede data kan modellene dine trene raskere, prestere bedre og oppnå slagkraftige resultater. En undersøkelse funnet i 2021, 56 % av virksomhetene i fremvoksende markeder hadde tatt i bruk AI i minst én av funksjonene deres.

Datasikkerhetshensyn ved forhåndsbehandling

"Det er nødvendig å ivareta personvernet under forhåndsbehandlingen - spesielt ved håndtering av sensitiv informasjon." 

Cybersikkerhet blir en grunnleggende prioritet for administrerte IT-tjenester og sikrer at alle data er trygge mot potensielle brudd.  Anonymiser eller pseudonymiser alltid personlige data, implementer tilgangskontroller og krypter data for å overholde AI-prosjekters datasikkerhetsforskrifter og etiske retningslinjer.

Hold deg dessuten oppdatert med de nyeste sikkerhetsprotokollene og juridiske kravene for å beskytte data og bygge tillit hos brukere ved å vise deg verdi og respekt for personvernet deres. Rundt 40 % av selskapene utnytter AI-teknologi å samle og analysere forretningsdataene deres, og forbedre beslutningstaking og innsikt.

Trinn 1: Datarensing

Rensing av data fjerner unøyaktigheter og inkonsekvenser som forvrider resultatene til AI-modellene dine. Når det gjelder manglende verdier, har du alternativer som imputering, utfylling av manglende data basert på observasjoner eller sletting. Du kan også fjerne rader eller kolonner med manglende verdier for å opprettholde integriteten til datasettet.

Håndtering av uteliggere – datapunkter som skiller seg vesentlig fra andre observasjoner – er også viktig. Du kan justere dem til å falle innenfor et mer forventet område eller fjerne dem hvis det er sannsynlig at det er feil. Disse strategiene sikrer at dataene dine nøyaktig gjenspeiler de virkelige scenariene du prøver å modellere.

Trinn 2: Dataintegrasjon og -transformasjon

Å integrere data fra forskjellige kilder er som å sette sammen et puslespill. Hver brikke må passe perfekt for å fullføre bildet. Konsistens er avgjørende i denne prosessen fordi den garanterer at data – uavhengig av opprinnelse – kan være det analysert sammen uten avvik forvrengning av resultatene. Datatransformasjon er sentralt for å oppnå denne harmonien, spesielt under integrerings-, administrasjons- og migrasjonsprosesser.

Teknikker som normalisering og skalering er avgjørende. Normalisering justerer verdiene i et datasett til en standardskala uten å forvrenge forskjeller i verdiområdene, mens skalering justerer dataene for å møte en bestemt skala, som null til én, noe som gjør alle inngangsvariabler sammenlignbare. Disse metodene sikrer at hver del av data bidrar meningsfullt til innsikten du søker. I 2021, mer enn halvparten av organisasjonene plasserte AI og maskinlæringsinitiativer øverst på prioriteringslisten for avansement.

Trinn 3: Datareduksjon

Å redusere datadimensjonalitet handler om å forenkle datasettet uten å miste essensen. For eksempel er prinsipiell komponentanalyse en populær metode som brukes til å transformere dataene dine til et sett med ortogonale komponenter, rangert etter deres varians. Å fokusere på komponentene med høyest varians kan redusere antall variabler og gjøre datasettet ditt enklere og raskere å behandle.

Kunsten ligger imidlertid i å finne den perfekte balansen mellom forenkling og oppbevaring av informasjon. Fjerning av for mange dimensjoner kan føre til tap av verdifull informasjon, noe som kan påvirke modellens nøyaktighet. Målet er å holde datasettet så magert som mulig samtidig som det bevarer prediktiv kraft, og sikre at modellene dine forblir effektive.

Trinn 4: Datakoding

Tenk deg at du prøver å lære en datamaskin å forstå ulike typer frukt. Akkurat som det er lettere for deg å huske tall enn komplekse navn, finner datamaskiner det lettere å jobbe med tall. Så, koding transformerer kategoriske data til et numerisk format som algoritmer kan forstå.

Teknikker som one-hot-koding og etikettkoding er dine verktøy for dette. Hver kategori får sin egen kolonne med one-hot-koding, og hver kategori har et unikt nummer med etikettkoding.

Å velge riktig kodingsmetode er avgjørende fordi den må samsvare med maskinlæringsalgoritmen og datatypen du har å gjøre med. Å velge riktig verktøy for dataene dine sikrer at prosjektet ditt går jevnt.

Lås opp kraften til dataene dine med forhåndsbehandling

Hopp inn i prosjektene dine med tillit til at solid forbehandling er ditt hemmelige våpen for å lykkes. Å ta deg tid til å rense, kode og normalisere dataene dine setter scenen for at AI-modellene dine skal skinne. Å bruke disse beste fremgangsmåtene baner vei for banebrytende oppdagelser og prestasjoner i AI-reisen din.

Les også Smart shopping med AI: Din personlige opplevelse

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/