4 ključni koraki pri predhodni obdelavi podatkov za strojno učenje

Predhodna obdelava vaših podatkov je kot postavitev temeljev za hišo. Tako kot močan temelj zagotavlja vzdržljivost in varnost doma, učinkovita predprocesiranje zagotavlja uspeh projektov umetne inteligence (AI). Ta ključni korak vključuje čiščenje in organiziranje vaših podatkov ter njihovo pripravo za vaše modele strojnega učenja.

Brez tega boste verjetno naleteli na težave, ki bodo iztirile vaš celoten projekt. Če posvetite čas predprocesiranju, se pripravite na uspeh in zagotovite, da so vaši modeli točni, učinkoviti in pronicljivi.

Kaj je predhodna obdelava podatkov?

"Predobdelava podatkov pripravi vaše podatke, preden jih vnese v vaše modele strojnega učenja." 

Zamislite si to kot pripravo sestavin pred kuhanjem. Ta korak vključuje čiščenje vaših podatkov, obravnavanje manjkajočih vrednosti, normalizacijo ali skaliranje vaših podatkov in kodiranje kategoričnih spremenljivk v obliko, ki jo lahko razume vaš algoritem.

Postopek je temeljnega pomena za cevovod strojnega učenja. Izboljša kakovost vaših podatkov, da izboljša sposobnost vašega modela, da se iz njih uči. S predhodno obdelavo vaših podatkov, občutno povečate natančnost vaših modelov. Čisti, dobro pripravljeni podatki so bolj obvladljivi, da jih algoritmi berejo in se iz njih učijo, kar vodi do natančnejših napovedi in boljše učinkovitosti.

Dobra predhodna obdelava podatkov neposredno vpliva na uspeh vaših projektov AI. To je razlika med slabimi in uspešnimi modeli. Z dobro obdelanimi podatki se lahko vaši modeli urijo hitreje, delujejo bolje in dosegajo odlične rezultate. Raziskava je leta 2021 pokazala, 56 % podjetij na trgih v razvoju sprejeli AI v vsaj eni od svojih funkcij.

Varnost podatkov pri predhodni obdelavi

"Varovanje zasebnosti podatkov med predhodno obdelavo - zlasti pri ravnanju z občutljivimi informacijami - je potrebno." 

Kibernetska varnost postane a temeljna prednost za upravljane storitve IT in zagotavlja, da so vsi podatki varni pred morebitnimi kršitvami.  Osebne podatke vedno anonimizirajte ali psevdonimizirajte, izvajajte nadzor dostopa in šifrirajte podatke, da upoštevate predpise o varnosti podatkov in etične smernice projektov AI.

Poleg tega bodite na tekočem z najnovejšimi varnostnimi protokoli in pravnimi zahtevami za zaščito podatkov in ustvarjanje zaupanja pri uporabnikih, tako da pokažete, da cenite in spoštujete njihovo zasebnost. okoli 40 % podjetij uporablja tehnologijo umetne inteligence za združevanje in analizo svojih poslovnih podatkov, s čimer izboljšajo odločanje in vpoglede.

1. korak: Čiščenje podatkov

Čiščenje podatkov odstrani netočnosti in nedoslednosti, ki izkrivljajo rezultate vaših modelov AI. Ko gre za manjkajoče vrednosti, imate na voljo možnosti, kot je imputacija, izpolnjevanje manjkajočih podatkov na podlagi opazovanj ali izbris. Prav tako lahko odstranite vrstice ali stolpce z manjkajočimi vrednostmi, da ohranite celovitost nabora podatkov.

Bistvenega pomena je tudi obravnavanje izstopajočih vrednosti – podatkovnih točk, ki se znatno razlikujejo od drugih opazovanj. Lahko jih prilagodite tako, da so v bolj pričakovanem obsegu, ali jih odstranite, če je verjetno, da so napake. Te strategije zagotavljajo, da vaši podatki natančno odražajo scenarije iz resničnega sveta, ki jih poskušate modelirati.

2. korak: Integracija in transformacija podatkov

Povezovanje podatkov iz različnih virov je kot sestavljanje sestavljanke. Vsak kos se mora popolnoma prilegati, da je slika popolna. Doslednost je ključnega pomena v tem procesu, saj zagotavlja, da so podatki – ne glede na izvor – lahko analizirani skupaj brez odstopanj izkrivljanje rezultatov. Preoblikovanje podatkov je ključnega pomena za doseganje te harmonije, zlasti med procesi integracije, upravljanja in migracije.

Tehnike, kot sta normalizacija in skaliranje, so bistvenega pomena. Normalizacija prilagodi vrednosti v naboru podatkov na standardno lestvico brez izkrivljanja razlik v obsegih vrednosti, medtem ko skaliranje prilagodi podatke, da ustrezajo določeni lestvici, na primer nič proti ena, zaradi česar so vse vhodne spremenljivke primerljive. Te metode zagotavljajo, da vsak podatek smiselno prispeva k vpogledom, ki jih iščete. V 2021, več kot polovica organizacij je postavila AI in pobude za strojno učenje na vrhu njihovega prednostnega seznama za napredovanje.

3. korak: Zmanjšanje podatkov

Zmanjšanje dimenzionalnosti podatkov pomeni poenostavitev vašega nabora podatkov, ne da bi pri tem izgubili njegovo bistvo. Na primer, analiza glavnih komponent je priljubljena metoda, ki se uporablja za pretvorbo vaših podatkov v nabor pravokotnih komponent, ki jih razvrsti glede na njihovo varianco. Če se osredotočite na komponente z največjo varianco, lahko zmanjšate število spremenljivk in naredite vaš nabor podatkov lažji in hitrejši za obdelavo.

Vendar pa je umetnost v iskanju popolnega ravnovesja med poenostavitvijo in ohranjanjem informacij. Če odstranite preveč dimenzij, lahko izgubite dragocene informacije, kar lahko vpliva na natančnost modela. Cilj je ohraniti nabor podatkov čim bolj skromen, hkrati pa ohraniti njegovo napovedno moč, s čimer zagotovite, da vaši modeli ostanejo učinkoviti in uspešni.

4. korak: Kodiranje podatkov

Predstavljajte si, da poskušate naučiti računalnik razumeti različne vrste sadja. Tako kot si lažje zapomnite številke kot zapletena imena, računalniki lažje delajo s številkami. Torej kodiranje pretvori kategorične podatke v numerično obliko, ki jo algoritmi razumejo.

Tehnike, kot sta enkratno kodiranje in kodiranje nalepk, so vaši orodji za to. Vsaka kategorija dobi svoj stolpec z enkratnim kodiranjem in vsaka kategorija ima edinstveno številko s kodiranjem oznake.

Izbira pravilnega načina kodiranja je ključnega pomena, ker se mora ujemati z vašim algoritmom strojnega učenja in vrsto podatkov, s katerimi imate opravka. Če izberete pravo orodje za svoje podatke, bo vaš projekt potekal gladko.

Odklenite moč svojih podatkov s predhodno obdelavo

Skočite v svoje projekte z zaupanjem, da je trdna predobdelava vaše skrivno orožje za uspeh. Če si vzamete čas za čiščenje, kodiranje in normalizacijo svojih podatkov, boste postavili temelje, na katerih bodo vaši modeli AI zasijali. Uporaba teh najboljših praks utira pot prelomnim odkritjem in dosežkom na vašem potovanju z umetno inteligenco.

Tudi Read Pametno nakupovanje z umetno inteligenco: vaša osebna izkušnja

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/