A importância da preparação de dados para aprendizado de máquina

O Machine Learning (ML) concentra-se no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender e fazer previsões ou decisões com base em dados. Abrange várias técnicas, como aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem por reforço e muito mais. No ML, obter resultados precisos depende de dados limpos e bem organizados.

É aí que entra a preparação de dados. É o processo que garante que os dados estejam na melhor forma possível para fazer previsões confiáveis ​​e obter insights significativos. Os cientistas de dados dedicam quase 80% do seu tempo à preparação de dados, mas apenas 3% dos dados da empresa cumpre padrões básicos de qualidade de dados.

Isto destaca a importância crítica de investir na qualidade dos dados e em processos eficientes de preparação de dados; eles formam a base para projetos de aprendizado de máquina bem-sucedidos.

A importância da preparação de dados em ML

O desempenho de um modelo de aprendizado de máquina é diretamente afetado pela qualidade dos dados. Vamos explorar o que acontece se os dados não forem bem preparados:

• Precisão do modelo comprometida: Os modelos de aprendizado de máquina dependem de padrões de dados. Dados imprecisos levam a modelos construídos com base em dados “sujos”, resultando em previsões erradas. Isso pode resultar em precisão comprometida e aumento de custos. Por exemplo, um modelo de cuidados de saúde treinado em dados impuros pode apresentar uma impressionante taxa de precisão de 95% durante os testes, mas quando implementado em ambientes reais de cuidados de saúde, pode não conseguir diagnosticar condições críticas.
• Erros de composição: Em sistemas interligados onde os resultados de um modelo alimentam outro, a má qualidade dos dados pode levar a erros compostos. Este efeito em cascata pode resultar em imprecisões em grande escala, especialmente em ecossistemas digitais integrados ou cadeias de abastecimento complexas.
• Modelos tendenciosos e preocupações éticas: Quando os modelos aprendem com dados tendenciosos, espelham e exacerbam esses preconceitos, levantando preocupações éticas. Em áreas como contratação ou empréstimo, isto perpetua práticas injustas. Por exemplo, um algoritmo de contratação treinado em dados historicamente tendenciosos pode discriminar consistentemente candidatos qualificados de determinados grupos demográficos.

Como preparar dados de maneira eficaz para aprendizado de máquina

A eficiência do modelo de aprendizado de máquina depende da qualidade dos dados. Vamos explorar as principais etapas da preparação de dados para aprendizado de máquina para garantir que os modelos produzam insights confiáveis ​​e acionáveis.

Identificação e compreensão do problema

Primeiro, você deve ter uma compreensão abrangente de seus objetivos, resultados desejados e quaisquer restrições ou limitações.

Com um objetivo claro você pode identificar facilmente quais recursos de dados são vitais e estranhos para o treinamento do modelo. Além disso, a natureza do problema dita inerentemente o padrão de qualidade dos dados. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina encarregado de prever preços de ações precisa de um nível mais alto de precisão de dados do que aquele projetado para sugerir recomendações de filmes.

Recolha de Dados

O próximo passo é coletar dados relevantes que podem alimentar nosso modelo de aprendizado de máquina. Esse processo pode envolver o acesso a bancos de dados internos, conjuntos de dados externos, APIs ou até mesmo registro manual de dados. É crucial, nesta fase, garantir a diversidade e a abrangência dos dados, a fim de salvaguardar contra potenciais preconceitos e garantir uma amostra representativa.

Exploração de Dados

Esta fase envolve resumir as principais estatísticas, criar representações visuais dos dados e identificar padrões iniciais ou valores discrepantes para verificar problemas de qualidade dos dados, como duplicatas, tipos de dados inconsistentes ou erros de entrada de dados.

Limpeza de Dados

A limpeza de dados concentra-se na análise dos dados para identificar e corrigir imperfeições no conjunto de dados. Envolve tarefas como tratamento de dados ausentes, detecção e tratamento de valores discrepantes, garantia de consistência de dados, eliminação de duplicatas e correção de erros. Esta etapa é crucial porque estabelece a base para insights confiáveis ​​e garante que os modelos de aprendizado de máquina funcionem com dados precisos e de alta qualidade.

Transformação de Dados

Depois que os dados estiverem limpos, eles ainda poderão não estar no formato ideal para aprendizado de máquina. A transformação de dados envolve a conversão dos dados em um formato mais adequado para modelagem. Isso pode envolver processos como normalização (escalonar todas as variáveis ​​numéricas para um intervalo padrão), codificação de variáveis ​​categóricas ou até mesmo agregações baseadas no tempo. Essencialmente, trata-se de remodelar os dados para melhor adequá-los ao processo de modelagem.

Engenharia de recursos

Com os dados transformados, o próximo passo é aprofundar e extrair ou criar recursos que melhorem as capacidades preditivas do modelo. A engenharia de recursos pode envolver a criação de termos de interação, a derivação de novas métricas a partir de dados existentes ou até mesmo a incorporação de fontes de dados externas. Este processo criativo envolve combinar o conhecimento do domínio com a ciência de dados para ampliar o potencial dos dados.

Divisão de dados

Por fim, uma vez preparados e enriquecidos os dados, é hora de segmentá-los para os processos de treinamento e validação. Normalmente, os dados são divididos em conjuntos de treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo, o conjunto de validação para ajustá-lo e o conjunto de teste para avaliar seu desempenho em dados não vistos. A divisão de dados adequada garante que o modelo não se ajuste demais aos dados vistos e pode generalizar bem para dados novos e invisíveis.

Preparação de dados com Astera

Astera tem recursos excepcionais de preparação de dados para organizações que buscam aproveitar o poder de dados limpos e bem preparados para gerar resultados de aprendizado de máquina criteriosos. Astera não apenas fornece recursos visuais de integridade de dados em tempo real para avaliar a qualidade dos dados, mas também oferece uma interface intuitiva de apontar e clicar com transformações integradas.

Esta abordagem fácil de usar torna a preparação de dados acessível a indivíduos sem amplo conhecimento técnico. Vejamos como Astera agiliza o processo de preparação de dados para modelos de aprendizado de máquina:

Extração de dados

Astera se destaca na extração de dados com seus recursos alimentados por IA que permitem a conexão perfeita com fontes não estruturadas. Esse recurso garante que até mesmo dados de fontes não convencionais possam ser facilmente integrados ao seu fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.

Criação de perfil de dados

AsteraA interface centrada na visualização do fornece uma visualização detalhada de seus dados, permitindo que você explore e entenda melhor seus dados antes do início da preparação real. As verificações da integridade dos dados em tempo real garantem que você possa detectar problemas imediatamente e resolvê-los de forma proativa.

Limpeza de dados

Astera oferece recursos avançados de limpeza de dados, incluindo a remoção de valores nulos, operações de localização e substituição e verificações abrangentes de qualidade de dados. Além disso, sua ação “Distinta” garante que seus dados estejam limpos e livres de redundâncias, tornando-os ideais para aplicações de aprendizado de máquina.

Data Transformação

AsteraA interface visual, interativa e sem código simplifica as tarefas de transformação de dados. Você pode realizar ações como normalização, codificação e agregações usando a navegação apontar e clicar, facilitando a remodelagem de seus dados para atender aos requisitos de seus modelos de aprendizado de máquina.

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