Die Bedeutung der Datenvorbereitung für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und auf deren Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es umfasst verschiedene Techniken wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und mehr. Im ML hängt das Erhalten genauer Ergebnisse von sauberen und gut organisierten Daten ab.

Hier kommt die Datenaufbereitung ins Spiel. Es ist der Prozess, der sicherstellt, dass die Daten in der bestmöglichen Form sind, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Datenwissenschaftler widmen fast 80 % ihrer Zeit der Datenvorbereitung, aber nur 3 % der Unternehmensdaten erfüllt grundlegende Datenqualitätsstandards.

Dies unterstreicht die entscheidende Bedeutung von Investitionen in Datenqualität und effiziente Datenaufbereitungsprozesse; Sie bilden die Grundlage für erfolgreiche Machine-Learning-Projekte.

Die Bedeutung der Datenvorbereitung in ML

Die Leistung eines maschinellen Lernmodells wird direkt von der Datenqualität beeinflusst. Lassen Sie uns untersuchen, was passiert, wenn die Daten nicht gründlich aufbereitet werden:

• Beeinträchtigte Modellgenauigkeit: Modelle des maschinellen Lernens basieren auf Datenmustern. Ungenaue Daten führen dazu, dass Modelle auf „schmutzigen“ Daten basieren, was zu falschen Vorhersagen führt. Dies kann sowohl zu einer beeinträchtigten Genauigkeit als auch zu erhöhten Kosten führen. Beispielsweise kann ein Gesundheitsmodell, das auf unsauberen Daten trainiert wurde, beim Testen eine beeindruckende Genauigkeitsbewertung von 95 % aufweisen, beim Einsatz in realen Gesundheitsumgebungen könnte es jedoch fehlschlagen, kritische Zustände zu diagnostizieren.
• Zusammensetzende Fehler: In vernetzten Systemen, in denen die Ergebnisse eines Modells in ein anderes einfließen, kann eine schlechte Datenqualität zu zusammengesetzten Fehlern führen. Dieser Kaskadeneffekt kann zu großen Ungenauigkeiten führen, insbesondere in integrierten digitalen Ökosystemen oder komplexen Lieferketten.
• Voreingenommene Modelle und ethische Bedenken: Wenn Modelle aus verzerrten Daten lernen, spiegeln sie diese Verzerrungen wider und verstärken sie, was zu ethischen Bedenken führt. In Bereichen wie der Einstellung oder Kreditvergabe werden dadurch unlautere Praktiken aufrechterhalten. Beispielsweise könnte ein Einstellungsalgorithmus, der auf historisch voreingenommenen Daten trainiert wurde, qualifizierte Kandidaten aus bestimmten demografischen Gruppen konsequent diskriminieren.

So bereiten Sie Daten effektiv für maschinelles Lernen vor

Die Effizienz von Modellen für maschinelles Lernen hängt von der Datenqualität ab. Lassen Sie uns die wichtigsten Schritte der Datenvorbereitung für maschinelles Lernen untersuchen, um sicherzustellen, dass die Modelle zuverlässige und umsetzbare Erkenntnisse liefern.

Problemerkennung und -verständnis

Zunächst müssen Sie ein umfassendes Verständnis Ihrer Ziele, gewünschten Ergebnisse und etwaiger Einschränkungen oder Einschränkungen haben.

Mit einem klaren Ziel können Sie leicht erkennen, welche Datenmerkmale für das Training des Modells wichtig und irrelevant sind. Darüber hinaus bestimmt die Art des Problems naturgemäß den Standard für die Datenqualität. Beispielsweise benötigt ein Modell für maschinelles Lernen, das mit der Vorhersage von Aktienkursen beauftragt ist, ein höheres Maß an Datengenauigkeit als eines, das Filmempfehlungen vorschlägt.

Datensammlung

Als nächstes sammeln wir relevante Daten, die in unser maschinelles Lernmodell einfließen können. Dieser Prozess kann die Nutzung interner Datenbanken, externer Datensätze, APIs oder sogar der manuellen Datenprotokollierung umfassen. In dieser Phase ist es von entscheidender Bedeutung, die Vielfalt und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen, um mögliche Verzerrungen zu vermeiden und eine repräsentative Stichprobe sicherzustellen.

Datenexploration

In dieser Phase werden wichtige Statistiken zusammengefasst, visuelle Darstellungen der Daten erstellt und anfängliche Muster oder Ausreißer identifiziert, um auf Datenqualitätsprobleme wie Duplikate, inkonsistente Datentypen oder Dateneingabefehler zu prüfen.

Datenreinigung

Bei der Datenbereinigung geht es darum, die Daten zu sichten, um Unvollkommenheiten im Datensatz zu identifizieren und zu beheben. Dazu gehören Aufgaben wie der Umgang mit fehlenden Daten, das Erkennen und Behandeln von Ausreißern, das Sicherstellen der Datenkonsistenz, das Eliminieren von Duplikaten und das Korrigieren von Fehlern. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da er den Grundstein für zuverlässige Erkenntnisse legt und sicherstellt, dass Modelle für maschinelles Lernen mit genauen, qualitativ hochwertigen Daten funktionieren.

Datenumwandlung

Sobald die Daten bereinigt sind, haben sie möglicherweise immer noch nicht das optimale Format für maschinelles Lernen. Bei der Datentransformation werden die Daten in eine für die Modellierung besser geeignete Form umgewandelt. Dies kann Prozesse wie Normalisierung (Skalierung aller numerischen Variablen auf einen Standardbereich), Kodierung kategorialer Variablen oder sogar zeitbasierte Aggregationen umfassen. Im Wesentlichen geht es darum, Daten so umzuformen, dass sie besser in den Modellierungsprozess passen.

Feature-Entwicklung

Nachdem die Daten transformiert wurden, besteht der nächste Schritt darin, tiefer einzutauchen und Features zu extrahieren oder zu erstellen, die die Vorhersagefähigkeiten des Modells verbessern. Beim Feature Engineering kann es sich um die Erstellung von Interaktionsbedingungen, die Ableitung neuer Metriken aus vorhandenen Daten oder sogar um die Einbindung externer Datenquellen handeln. Dieser kreative Prozess beinhaltet die Verbindung von Domänenwissen mit Datenwissenschaft, um das Potenzial der Daten zu steigern.

Datenaufteilung

Sobald die Daten aufbereitet und angereichert sind, ist es schließlich an der Zeit, sie für die Trainings- und Validierungsprozesse zu segmentieren. Typischerweise werden Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsätze aufgeteilt. Der Trainingssatz wird zum Aufbau des Modells, der Validierungssatz zur Feinabstimmung und der Testsatz zur Bewertung seiner Leistung anhand unsichtbarer Daten verwendet. Durch die richtige Datenaufteilung wird sichergestellt, dass das Modell nicht zu stark an die angezeigten Daten angepasst ist und sich gut auf neue, nicht sichtbare Daten verallgemeinern lässt.

Datenaufbereitung mit Astera

Astera verfügt über außergewöhnliche Datenaufbereitungsfunktionen für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit sauberer, gut aufbereiteter Daten nutzen möchten, um aufschlussreiche Ergebnisse des maschinellen Lernens zu erzielen. Astera Bietet nicht nur Echtzeit-Visualisierung des Datenzustands zur Bewertung der Datenqualität, sondern auch eine intuitive Point-and-Click-Oberfläche mit integrierten Transformationen.

Dieser benutzerfreundliche Ansatz macht die Datenaufbereitung auch für Personen ohne umfassende technische Kenntnisse zugänglich. Schauen wir uns an, wie Astera optimiert den Prozess der Datenaufbereitung für Modelle des maschinellen Lernens:

Datenextraktion

Astera zeichnet sich durch die Datenextraktion mit seinen KI-gestützten Funktionen aus, die Ihnen eine nahtlose Verbindung mit unstrukturierten Quellen ermöglichen. Diese Funktion stellt sicher, dass auch Daten aus unkonventionellen Quellen mühelos in Ihren Machine-Learning-Workflow integriert werden können.

Datenprofilerstellung

AsteraDie vorschauorientierte Benutzeroberfläche von bietet eine detaillierte Vorschau Ihrer Daten, sodass Sie Ihre Daten besser erkunden und verstehen können, bevor mit der eigentlichen Vorbereitung begonnen wird. Datenzustandsprüfungen in Echtzeit stellen sicher, dass Sie Probleme sofort erkennen und proaktiv beheben können.

Datenbereinigung

Astera bietet erweiterte Datenbereinigungsfunktionen, einschließlich der Entfernung von Nullwerten, Such- und Ersetzungsvorgängen und umfassenden Datenqualitätsprüfungen. Darüber hinaus stellt die „Distinct“-Aktion sicher, dass Ihre Daten sauber und frei von Redundanzen sind, was sie ideal für Anwendungen des maschinellen Lernens macht.

Datum Transformation

AsteraDie visuelle, interaktive Benutzeroberfläche ohne Code vereinfacht Datentransformationsaufgaben. Sie können Aktionen wie Normalisierung, Kodierung und Aggregationen mithilfe der Point-and-Click-Navigation durchführen und so Ihre Daten ganz einfach an die Anforderungen Ihrer Machine-Learning-Modelle anpassen.

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