4 ключові етапи попередньої обробки даних для машинного навчання

Попередня обробка ваших даних схожа на закладку фундаменту будинку. Подібно до того, як міцна основа забезпечує довговічність і безпеку дому, ефективна попередня обробка забезпечує успіх проектів штучного інтелекту (AI). Цей важливий крок передбачає очищення та впорядкування ваших даних і підготовку їх для ваших моделей машинного навчання.

Без цього ви, ймовірно, зіткнетеся з проблемами, які зведуть з колії весь ваш проект. Виділивши час на попередню обробку, ви налаштовуєтеся на успіх і гарантуєте, що ваші моделі точні, ефективні та глибокі.

Що таке попередня обробка даних?

«Попередня обробка даних готує ваші дані перед подачею їх у ваші моделі машинного навчання». 

Сприймайте це як підготовку інгредієнтів перед приготуванням. Цей крок передбачає очищення ваших даних, обробку відсутніх значень, нормалізацію або масштабування ваших даних і кодування категоріальних змінних у формат, який може зрозуміти ваш алгоритм.

Цей процес є фундаментальним для конвеєра машинного навчання. Це покращує якість ваших даних, щоб покращити здатність вашої моделі навчатися на них. Шляхом попередньої обробки ваших даних, ви значно підвищуєте точність ваших моделей. Чисті, добре підготовлені дані легше керуються алгоритмами для читання та навчання, що забезпечує точніші прогнози та кращу продуктивність.

Якісна попередня обробка даних безпосередньо впливає на успіх ваших проектів ШІ. Це різниця між поганоефективними моделями та успішними. Завдяки добре обробленим даним ваші моделі можуть тренуватися швидше, працювати краще та досягати вражаючих результатів. Опитування, проведене в 2021 році, 56% підприємств на ринках, що розвиваються застосували ШІ принаймні в одній зі своїх функцій.

Міркування безпеки даних під час попередньої обробки

«Захист конфіденційності даних під час попередньої обробки — особливо під час обробки конфіденційної інформації — необхідний». 

Кібербезпека стає a основний пріоритет для керованих ІТ-послуг і гарантує, що кожна частина даних захищена від потенційних порушень.  Завжди анонімізуйте або псевдонімізуйте особисті дані, запроваджуйте контроль доступу та шифруйте дані, щоб дотримуватися правил безпеки даних проектів AI та етичних принципів.

Крім того, будьте в курсі найновіших протоколів безпеки та юридичних вимог щодо захисту даних і зміцнення довіри користувачів, показуючи, що цінуєте та поважаєте їх конфіденційність. Близько 40% компаній використовують технології ШІ агрегувати й аналізувати свої бізнес-дані, покращуючи процес прийняття рішень і розуміння.

Крок 1: Очищення даних

Очищення даних усуває неточності та невідповідності, які спотворюють результати ваших моделей ШІ. Що стосується відсутніх значень, у вас є такі варіанти, як імпутація, заповнення відсутніх даних на основі спостережень або видалення. Ви також можете видалити рядки або стовпці з відсутніми значеннями, щоб зберегти цілісність набору даних.

Важливо також мати справу з викидами — точками даних, які значно відрізняються від інших спостережень. Ви можете налаштувати їх так, щоб вони входили в більш очікуваний діапазон, або видалити їх, якщо вони ймовірно є помилками. Ці стратегії гарантують, що ваші дані точно відображають реальні сценарії, які ви намагаєтеся змоделювати.

Крок 2: Інтеграція та трансформація даних

Інтеграція даних із різних джерел схожа на збирання головоломки. Кожна частина має ідеально підходити, щоб картина була завершеною. Послідовність є життєво важливою в цьому процесі, оскільки вона гарантує, що дані — незалежно від походження — можуть бути проаналізовано разом без розбіжностей спотворення результатів. Перетворення даних має ключове значення для досягнення цієї гармонії, особливо під час процесів інтеграції, управління та міграції.

Такі методи, як нормалізація та масштабування, є життєво важливими. Нормалізація пристосовує значення в наборі даних до стандартної шкали без спотворення відмінностей у діапазонах значень, тоді як масштабування пристосовує дані відповідно до певної шкали, наприклад від нуля до одиниці, роблячи всі вхідні змінні порівнянними. Ці методи гарантують, що кожна частина даних вносить значний внесок у розуміння, яке ви шукаєте. У 2021, більше половини організацій розмістили ШІ і ініціативи машинного навчання у верхній частині списку пріоритетів для просування.

Крок 3: Скорочення даних

Зменшення розмірності даних означає спрощення набору даних без втрати його суті. Наприклад, аналіз головних компонент — це популярний метод, який використовується для перетворення ваших даних у набір ортогональних компонентів, ранжуючи їх за дисперсією. Зосередження на компонентах із найвищою дисперсією може зменшити кількість змінних і полегшити й пришвидшити обробку вашого набору даних.

Однак мистецтво полягає в тому, щоб знайти ідеальний баланс між спрощенням і збереженням інформації. Видалення занадто великої кількості розмірів може призвести до втрати цінної інформації, що може вплинути на точність моделі. Мета полягає в тому, щоб зберегти набір даних якомога меншим, зберігаючи його прогностичну силу, забезпечуючи ефективність і ефективність ваших моделей.

Крок 4: Кодування даних

Уявіть, що ви намагаєтеся навчити комп’ютер розуміти різні види фруктів. Так само, як вам легше запам’ятати числа, ніж складні імена, комп’ютерам легше працювати з числами. Таким чином, кодування перетворює категоричні дані в числовий формат, який можуть зрозуміти алгоритми.

Такі методи, як одноразове кодування та кодування міток, є вашими інструментами для цього. Кожна категорія отримує власний стовпець із кодуванням з одним оперативним кодуванням, і кожна категорія має унікальний номер із кодуванням мітки.

Вибір правильного методу кодування має вирішальне значення, оскільки він має відповідати вашому алгоритму машинного навчання та типу даних, з якими ви маєте справу. Вибір правильного інструменту для ваших даних гарантує безперебійну роботу вашого проекту.

Розкрийте силу ваших даних за допомогою попередньої обробки

Приступайте до своїх проектів з упевненістю, що надійна попередня обробка — ваша секретна зброя успіху. Витрачення часу на очищення, кодування та нормалізацію ваших даних створює основу для того, щоб ваші моделі штучного інтелекту сяяли. Застосування цих найкращих практик прокладає шлях до новаторських відкриттів і досягнень у вашій подорожі ШІ.

Також прочитай Розумні покупки з штучним інтелектом: ваш особистий досвід

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/