4 kluczowe kroki wstępnego przetwarzania danych na potrzeby uczenia maszynowego

Wstępne przetwarzanie danych jest jak położenie fundamentów pod dom. Tak jak mocny fundament zapewnia trwałość i bezpieczeństwo domu, tak skuteczne przetwarzanie wstępne zapewnia powodzenie projektów sztucznej inteligencji (AI). Ten kluczowy krok polega na oczyszczeniu i uporządkowaniu danych oraz przygotowaniu ich na potrzeby modeli uczenia maszynowego.

Bez tego prawdopodobnie napotkasz problemy, które spowodują wykolejenie całego projektu. Poświęcając czas na wstępne przetwarzanie, ustawiasz się na sukces i masz pewność, że Twoje modele są dokładne, wydajne i wnikliwe.

Co to jest wstępne przetwarzanie danych?

„Wstępne przetwarzanie danych przygotowuje dane przed wprowadzeniem ich do modeli uczenia maszynowego”. 

Pomyśl o tym jak o przygotowaniu składników przed gotowaniem. Ten krok obejmuje czyszczenie danych, obsługę brakujących wartości, normalizację lub skalowanie danych i kodowanie zmiennych kategorycznych do formatu zrozumiałego dla algorytmu.

Proces ten ma fundamentalne znaczenie dla potoku uczenia maszynowego. Poprawia jakość danych, aby poprawić zdolność modelu do uczenia się na ich podstawie. Przetwarzając Twoje dane, znacznie zwiększasz dokładność swoich modeli. Czyste, dobrze przygotowane dane są łatwiejsze w zarządzaniu dla algorytmów, które mogą je czytać i uczyć się, co prowadzi do dokładniejszych przewidywań i lepszej wydajności.

Dobre wstępne przetwarzanie danych ma bezpośredni wpływ na powodzenie Twoich projektów AI. Na tym polega różnica między modelami o słabych wynikach a tymi, które odniosły sukces. Dzięki dobrze przetworzonym danym Twoje modele mogą trenować szybciej, działać lepiej i osiągać imponujące wyniki. Z badania przeprowadzonego w 2021 r. wynika, że 56% firm na rynkach wschodzących przyjęły sztuczną inteligencję w co najmniej jednej ze swoich funkcji.

Względy bezpieczeństwa danych w przetwarzaniu wstępnym

„Konieczna jest ochrona prywatności danych podczas wstępnego przetwarzania – zwłaszcza podczas przetwarzania informacji wrażliwych”. 

Cyberbezpieczeństwo staje się podstawowy priorytet zarządzanych usług IT i zapewnia, że ​​każda część danych jest zabezpieczona przed potencjalnymi naruszeniami.  Zawsze anonimizuj lub pseudonimizuj dane osobowe, wdrażaj kontrolę dostępu i szyfruj dane, aby zachować zgodność z przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa danych i wytycznymi etycznymi projektów AI.

Co więcej, bądź na bieżąco z najnowszymi protokołami bezpieczeństwa i wymogami prawnymi, aby chronić dane i budować zaufanie użytkowników, pokazując, że cenisz i szanujesz ich prywatność. Około 40% firm wykorzystuje technologię AI do agregowania i analizowania danych biznesowych, usprawniając proces podejmowania decyzji i spostrzeżenia.

Krok 1: Czyszczenie danych

Czyszczenie danych usuwa niedokładności i niespójności, które zniekształcają wyniki modeli AI. Jeśli chodzi o brakujące wartości, masz możliwości takie jak imputacja, uzupełnienie brakujących danych na podstawie obserwacji lub usunięcie. Możesz także usunąć wiersze lub kolumny z brakującymi wartościami, aby zachować integralność zbioru danych.

Niezbędne jest również radzenie sobie z wartościami odstającymi — punktami danych znacznie różniącymi się od innych obserwacji. Możesz dostosować je tak, aby mieściły się w bardziej oczekiwanym zakresie lub usunąć je, jeśli mogą zawierać błędy. Strategie te zapewniają, że dane dokładnie odzwierciedlają rzeczywiste scenariusze, które próbujesz modelować.

Krok 2: Integracja i transformacja danych

Integrowanie danych z różnych źródeł przypomina układanie puzzli. Każdy element musi idealnie pasować, aby dopełnić obraz. Spójność jest kluczowa w tym procesie, ponieważ gwarantuje, że dane – niezależnie od ich pochodzenia – mogą być analizowane łącznie bez rozbieżności wypaczanie wyników. Transformacja danych jest kluczowa w osiągnięciu tej harmonii, szczególnie podczas procesów integracji, zarządzania i migracji.

Techniki takie jak normalizacja i skalowanie są niezbędne. Normalizacja dostosowuje wartości w zestawie danych do standardowej skali bez zniekształcania różnic w zakresach wartości, natomiast skalowanie dostosowuje dane do określonej skali, na przykład od zera do jednego, dzięki czemu wszystkie zmienne wejściowe są porównywalne. Metody te zapewniają, że każdy fragment danych w znaczący sposób przyczynia się do uzyskania wniosków, których szukasz. W 2021, ponad połowa organizacji umieściła sztuczną inteligencję oraz inicjatywy w zakresie uczenia maszynowego znajdują się na szczycie listy priorytetów w zakresie rozwoju.

Krok 3: Redukcja danych

Zmniejszanie wymiarowości danych polega na uproszczeniu zbioru danych bez utraty jego istoty. Na przykład analiza głównych składowych jest popularną metodą przekształcania danych w zbiór komponentów ortogonalnych i szeregowania ich według wariancji. Skoncentrowanie się na składnikach o największej wariancji może zmniejszyć liczbę zmiennych i sprawić, że przetwarzanie zbioru danych będzie łatwiejsze i szybsze.

Sztuka polega jednak na znalezieniu idealnej równowagi pomiędzy uproszczeniem a zachowaniem informacji. Usunięcie zbyt wielu wymiarów może prowadzić do utraty cennych informacji, co może mieć wpływ na dokładność modelu. Celem jest utrzymanie jak najmniejszej objętości zbioru danych przy jednoczesnym zachowaniu jego mocy predykcyjnej, co gwarantuje, że modele pozostaną wydajne i skuteczne.

Krok 4: Kodowanie danych

Wyobraź sobie, że próbujesz nauczyć komputer rozumieć różne rodzaje owoców. Tak jak łatwiej jest zapamiętać liczby niż złożone nazwy, tak komputerom łatwiej jest pracować z liczbami. Zatem kodowanie przekształca dane kategoryczne w format liczbowy zrozumiały dla algorytmów.

Techniki takie jak kodowanie „one-hot” i kodowanie etykiet są do tego najlepszymi narzędziami. Każda kategoria ma własną kolumnę z kodowaniem typu one-hot, a każda kategoria ma unikalny numer z kodowaniem etykiety.

Wybór właściwej metody kodowania jest kluczowy, ponieważ musi być ona zgodna z algorytmem uczenia maszynowego i typem danych, z którymi masz do czynienia. Wybór odpowiedniego narzędzia do danych gwarantuje płynną realizację projektu.

Odblokuj moc swoich danych dzięki wstępnemu przetwarzaniu

Zaangażuj się w swoje projekty z pewnością, że solidna obróbka wstępna to Twoja tajna broń zapewniająca sukces. Poświęcenie czasu na oczyszczenie, zakodowanie i normalizację danych pozwala zabłysnąć Twoim modelom AI. Stosowanie tych najlepszych praktyk toruje drogę do przełomowych odkryć i osiągnięć w Twojej podróży do AI.

Przeczytaj również Inteligentne zakupy z AI: Twoje osobiste doświadczenia

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/