Важность подготовки данных для машинного обучения

Машинное обучение (МО) фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или решения на основе данных. Он включает в себя различные методы, такие как обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и многое другое. В машинном обучении получение точных результатов зависит от наличия чистых и хорошо организованных данных.

Вот тут-то и приходит на помощь подготовка данных. Это процесс, который гарантирует, что данные находятся в наилучшей форме для создания надежных прогнозов и получения значимой информации. Ученые, работающие с данными, посвящают почти 80% своего времени подготовке данных, но только 3% данных компании соответствует основным стандартам качества данных.

Это подчеркивает исключительную важность инвестиций в качество данных и эффективные процессы подготовки данных; они составляют основу успешных проектов машинного обучения.

Важность подготовки данных в машинном обучении

Производительность модели машинного обучения напрямую зависит от качества данных. Давайте рассмотрим, что произойдет, если данные не будут тщательно подготовлены:

• Скомпрометированная точность модели: Модели машинного обучения основаны на шаблонах данных. Неточные данные приводят к моделям, построенным на «грязных» данных, что приводит к неверным прогнозам. Это может привести как к снижению точности, так и к увеличению затрат. Например, модель здравоохранения, обученная на нечистых данных, может показать впечатляющий рейтинг точности 95% во время тестирования, но при ее использовании в реальных медицинских учреждениях она может не диагностировать критические состояния.
• Сложные ошибки: Во взаимосвязанных системах, где результаты одной модели передаются в другую, низкое качество данных может привести к ошибкам компаундирования. Этот каскадный эффект может привести к крупномасштабным неточностям, особенно в интегрированных цифровых экосистемах или сложных цепочках поставок.
• Предвзятые модели и этические проблемы: Когда модели учатся на предвзятых данных, они отражают и усугубляют эти предвзятости, вызывая этические проблемы. В таких областях, как найм или кредитование, это увековечивает несправедливую практику. Например, алгоритм найма, обученный на исторически предвзятых данных, может постоянно дискриминировать квалифицированных кандидатов из определенных демографических групп.

Как эффективно подготовить данные для машинного обучения

Эффективность модели машинного обучения зависит от качества данных. Давайте рассмотрим ключевые этапы подготовки данных для машинного обучения, чтобы гарантировать, что модели дают надежную и полезную информацию.

Выявление и понимание проблемы

Во-первых, вы должны иметь полное представление о своих целях, желаемых результатах, а также любых ограничениях.

Имея четкую цель, вы можете легко определить, какие функции данных важны, а какие нет для обучения модели. Кроме того, характер проблемы по своей сути диктует стандарты качества данных. Например, модель машинного обучения, предназначенная для прогнозирования цен на акции, требует более высокого уровня точности данных, чем модель, предназначенная для предложения рекомендаций по фильмам.

Сбор данных

Далее идет сбор соответствующих данных, которые можно будет использовать в нашей модели машинного обучения. Этот процесс может включать подключение к внутренним базам данных, внешним наборам данных, API или даже ручную регистрацию данных. На этом этапе крайне важно обеспечить разнообразие и полноту данных, чтобы защититься от потенциальных ошибок и обеспечить репрезентативность выборки.

Data Exploration

Этот этап включает в себя обобщение ключевых статистических данных, создание визуального представления данных и выявление исходных закономерностей или выбросов для проверки проблем с качеством данных, таких как дубликаты, несовместимые типы данных или ошибки ввода данных.

Очистка данных

Очистка данных направлена ​​на просеивание данных для выявления и устранения недостатков в наборе данных. Он включает в себя такие задачи, как обработка недостающих данных, обнаружение и обработка выбросов, обеспечение согласованности данных, устранение дубликатов и исправление ошибок. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку он закладывает основу для достоверной информации и гарантирует, что модели машинного обучения работают с точными и высококачественными данными.

Преобразование данных

Даже если данные очищены, они все равно могут быть не в оптимальном формате для машинного обучения. Преобразование данных включает в себя преобразование данных в форму, более подходящую для моделирования. Это может повлечь за собой такие процессы, как нормализация (масштабирование всех числовых переменных до стандартного диапазона), кодирование категориальных переменных или даже агрегирование на основе времени. По сути, речь идет об изменении формы данных, чтобы они лучше соответствовали процессу моделирования.

Техническая инженерия

После преобразования данных следующим шагом будет более глубокое изучение и извлечение или создание функций, которые расширяют прогностические возможности модели. Разработка функций может включать создание терминов взаимодействия, получение новых показателей из существующих данных или даже включение внешних источников данных. Этот творческий процесс включает в себя сочетание предметных знаний с наукой о данных для усиления потенциала данных.

Разделение данных

Наконец, как только данные подготовлены и обогащены, пришло время сегментировать их для процессов обучения и проверки. Обычно данные делятся на обучающие, проверочные и тестовые наборы. Обучающий набор используется для построения модели, набор проверки — для ее точной настройки, а набор тестов — для оценки ее производительности на невидимых данных. Правильное разделение данных гарантирует, что модель не будет переобучать видимые данные и сможет хорошо обобщать новые, невидимые данные.

Подготовка данных с Astera

Astera обладает исключительными возможностями подготовки данных для организаций, стремящихся использовать возможности чистых, хорошо подготовленных данных для достижения содержательных результатов машинного обучения. Astera не только предоставляет визуальные эффекты состояния данных в реальном времени для оценки качества данных, но также предлагает интуитивно понятный интерфейс «укажи и щелкни» со встроенными преобразованиями.

Этот удобный для пользователя подход делает подготовку данных доступной для людей без обширных технических знаний. Давайте посмотрим, как Astera оптимизирует процесс подготовки данных для моделей машинного обучения:

Извлечение данных

Astera превосходно извлекает данные благодаря возможностям искусственного интеллекта, которые позволяют беспрепятственно подключаться к неструктурированным источникам. Эта функция гарантирует, что даже данные из нетрадиционных источников можно будет легко интегрировать в рабочий процесс машинного обучения.

Профилирование данных

AsteraПользовательский интерфейс, ориентированный на предварительный просмотр, обеспечивает подробный предварительный просмотр ваших данных, позволяя вам лучше изучить и понять ваши данные до начала фактической подготовки. Проверки работоспособности данных в режиме реального времени гарантируют, что вы сможете немедленно обнаружить проблемы и активно их устранять.

Очистка данных

Astera предлагает расширенные возможности очистки данных, включая удаление нулевых значений, операции поиска и замены, а также комплексные проверки качества данных. Кроме того, его действие «Distinct» гарантирует чистоту и отсутствие избыточности ваших данных, что делает его идеальным для приложений машинного обучения.

Данные трансформация

AsteraВизуальный интерактивный интерфейс без кода упрощает задачи преобразования данных. Вы можете выполнять такие действия, как нормализация, кодирование и агрегирование, используя навигацию «укажи и щелкни», что упрощает изменение формы данных в соответствии с требованиями ваших моделей машинного обучения.

Готовы оптимизировать свои данные для достижения успеха в машинном обучении? Скачать Asteraсегодня 14-дневная бесплатная пробная версия и ощутите силу эффективной подготовки данных на собственном опыте!