Cum să pregătiți și să curățați datele înainte de antrenament?
În domeniul învățării automate, în special atunci când lucrați cu platforme precum Google Cloud Machine Learning, pregătirea și curățarea datelor este un pas critic care are un impact direct asupra performanței și acurateței modelelor pe care le dezvoltați. Acest proces implică mai multe faze, fiecare concepută pentru a se asigura că datele utilizate pentru instruire sunt de înaltă calitate, relevante și potrivite pentru sarcina de învățare automată prevăzută. Să luăm în considerare pașii completi implicați în pregătirea și curățarea datelor înainte de a antrena un model de învățare automată.
Înțelegerea importanței pregătirii și curățării datelor
Pregătirea și curățarea datelor sunt pași de bază în conducta de învățare automată. Calitatea datelor dvs. poate influența semnificativ performanța modelelor dvs. de învățare automată. Datele prost pregătite pot duce la modele inexacte, în timp ce datele bine pregătite pot îmbunătăți acuratețea modelului, pot reduce timpul de antrenament și pot îmbunătăți interpretabilitatea rezultatelor. Procesul de pregătire și curățare a datelor este iterativ și poate necesita revizuire de mai multe ori pe parcursul ciclului de viață al dezvoltării modelului.
Etape în pregătirea și curățarea datelor
1. Colectarea și integrarea datelor
Pasul inițial în pregătirea datelor este colectarea datelor din diverse surse. Acestea ar putea include baze de date, foi de calcul, API-uri, web scraping, dispozitive IoT și multe altele. Odată colectate, datele trebuie integrate într-un singur set de date. În timpul integrării, este important să vă asigurați că datele din diferite surse sunt compatibile și consecvente. Acest lucru poate implica rezolvarea unor probleme cum ar fi diferite formate de date, unități de măsură și tipuri de date.
Exemplu: Să presupunem că construiți un model predictiv pentru ratarea clienților folosind date de la mai multe departamente, cum ar fi vânzări, asistență și marketing. Ar trebui să îmbinați aceste seturi de date într-un set de date coeziv care reprezintă o vedere holistică a călătoriei clientului.
2. Curatarea datelor
Curățarea datelor implică identificarea și corectarea erorilor și inconsecvențelor din setul de date. Acest pas este esențial pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea datelor. Sarcinile de curățare a datelor includ:
- Gestionarea valorilor lipsă: Datele lipsă pot apărea din diverse motive, cum ar fi erori de introducere a datelor, funcționarea defectuoasă a echipamentului sau coruperea datelor. Strategiile comune pentru gestionarea valorilor lipsă includ:
- ștergere: Eliminarea înregistrărilor cu valori lipsă dacă acestea sunt puține și nu afectează semnificativ setul de date.
- Imputare: completarea valorilor lipsă utilizând metode statistice, cum ar fi media, mediana sau modul, sau folosind tehnici mai sofisticate, cum ar fi K-mai apropiati vecini sau imputarea regresiei.
- Eliminarea duplicatelor: Înregistrările duplicate pot denatura analiza și ar trebui identificate și eliminate. Acest lucru este deosebit de important în seturile de date în care fiecare înregistrare ar trebui să reprezinte o entitate unică.
- Corectarea inconsecvențelor: Aceasta implică standardizarea intrărilor de date care ar trebui să fie uniforme, cum ar fi formate de dată, etichete de categorii sau majuscule.
Exemplu: într-un set de date care conține informații despre clienți, este posibil să întâmpinați valori lipsă în coloana „Vârstă”. Puteți alege să completați aceste valori lipsă cu vârsta medie a setului de date pentru a menține distribuția.
3. Transformarea datelor
Transformarea datelor implică conversia datelor într-un format care este potrivit pentru analiză și modelare. Acest pas poate include:
- Normalizare și standardizare: Aceste tehnici sunt folosite pentru a scala caracteristici numerice la o gamă sau o distribuție comună, ceea ce este deosebit de important pentru algoritmii sensibili la scalarea caracteristicilor, cum ar fi mașini de vectori de suport sau clustering K-Means.
- Normalizare: Redimensionarea caracteristicilor la un interval de [0, 1] utilizând scalarea min-max.
- Standardizare: Transformarea caracteristicilor pentru a avea o medie de 0 și o abatere standard de 1.
- Codificarea variabilelor categoriale: algoritmii de învățare automată necesită introducere numerică. Prin urmare, variabilele categoriale trebuie convertite în valori numerice. Tehnicile includ:
- Codificarea etichetelor: Atribuirea unui număr întreg unic fiecărei categorii.
- Codificare One-Hot: Crearea de coloane binare pentru fiecare categorie, ceea ce este de preferat atunci când nu există o relație ordinală între categorii.
- Inginerie caracteristică: crearea de noi funcții sau modificarea celor existente pentru a îmbunătăți performanța modelului. Aceasta poate implica:
- Caracteristici polinomiale: Generarea de termeni de interacțiune sau termeni polinomi din caracteristicile existente.
- Binning: Conversia variabilelor continue în cele categorice prin gruparea lor în bins.
Exemplu: într-un set de date cu o coloană „Oraș” care conține date categorice, ați putea folosi codificarea one-hot pentru a crea coloane binare pentru fiecare oraș, permițând modelului să le interpreteze ca intrări numerice.
4. Reducerea datelor
Tehnicile de reducere a datelor sunt utilizate pentru a reduce volumul de date, menținând în același timp integritatea acestora. Acest lucru poate îmbunătăți eficiența de calcul și performanța modelului. Metodele includ:
- Reducerea dimensionalității: Tehnici precum Analiza componentelor principale (PCA) sau T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) sunt utilizate pentru a reduce numărul de caracteristici, păstrând în același timp variația sau structura datelor.
- Selectarea caracteristicilor: identificarea și păstrarea numai a celor mai relevante caracteristici pe baza testelor statistice, analizei corelațiilor sau măsurilor de importanță bazate pe modele.
Exemplu: Dacă un set de date conține 100 de caracteristici, PCA poate fi utilizat pentru a reduce acest lucru la un set mai mic de componente principale care captează majoritatea varianței, simplificând astfel modelul fără pierderi semnificative de informații.
5. Divizarea datelor
Înainte de a antrena un model de învățare automată, este esențial să împărțiți datele în seturi separate pentru instruire, validare și testare. Acest lucru asigură că performanța modelului poate fi evaluată pe date nevăzute, reducând riscul de supraadaptare.
- Set de antrenament: Porțiunea de date utilizată pentru antrenarea modelului.
- Set de validare: Un subset separat folosit pentru a regla parametrii modelului și pentru a lua decizii cu privire la arhitectura modelului.
- Set de testare: Un subset final utilizat pentru a evalua performanța modelului după antrenament și validare.
O practică obișnuită este utilizarea unei împărțiri 70-15-15, dar aceasta poate varia în funcție de dimensiunea setului de date și de cerințele specifice ale proiectului.
6. Augmentarea datelor
Pentru anumite tipuri de date, în special imagini și text, mărirea datelor poate fi utilizată pentru a crește artificial dimensiunea setului de date de antrenament prin crearea de versiuni modificate ale datelor existente. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea robusteței și a generalizării modelului. Tehnicile includ:
- Mărirea imaginii: Aplicarea de transformări precum rotația, scalarea, răsturnarea și ajustarea culorilor pentru a crea noi mostre de antrenament.
- Augmentarea textului: Folosind tehnici precum înlocuirea sinonimelor, inserarea aleatorie sau traducerea inversă pentru a genera date textuale noi.
Exemplu: într-o sarcină de clasificare a imaginilor, este posibil să aplicați rotații aleatorii și răsturnări ale imaginilor pentru a crea un set de antrenament mai divers, ajutând modelul să generalizeze mai bine datele nevăzute.
Instrumente și platforme pentru pregătirea și curățarea datelor
Google Cloud oferă mai multe instrumente și servicii care facilitează pregătirea și curățarea datelor:
- Google Cloud Dataprep: Un instrument vizual pentru explorarea, curățarea și pregătirea datelor pentru analiză. Oferă o interfață intuitivă și sugestii automate pentru a simplifica procesul de pregătire a datelor.
- Bigquery.: Un depozit de date complet gestionat, fără server, care permite interogări rapide SQL pe seturi de date mari. Poate fi folosit pentru a preprocesa și curăța datele înainte de a le introduce în modelele de învățare automată.
- Cloud Datalab: Un instrument interactiv pentru explorarea, analiza și vizualizarea datelor, care poate fi folosit pentru a pregăti și curăța datele folosind Python și SQL.
- Flux de date în cloud: Un serviciu complet gestionat pentru procesarea datelor în flux și în loturi, care poate fi folosit pentru a construi conducte complexe de pregătire a datelor.
Procesul de pregătire și curățare a datelor este o componentă critică a fluxului de lucru de învățare automată. Acesta implică mai mulți pași, inclusiv colectarea datelor, curățarea, transformarea, reducerea, împărțirea și creșterea. Fiecare pas necesită o analiză atentă și aplicarea tehnicilor adecvate pentru a se asigura că datele sunt de înaltă calitate și potrivite pentru formarea modelelor de învățare automată robuste și precise. Folosind instrumente și platforme precum cele oferite de Google Cloud, oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată pot eficientiza și optimiza acest proces, conducând în cele din urmă la o dezvoltare mai eficientă și mai eficientă a modelelor.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Care este diferența dintre învățarea automată în viziunea computerizată și învățarea automată în LLM?
- Care sunt principalele provocări întâlnite în timpul etapei de preprocesare a datelor în învățarea automată și cum poate aborda aceste provocări îmbunătățirea eficacității modelului dvs.?
- De ce este considerat reglarea hiperparametrului un pas crucial după evaluarea modelului și care sunt câteva metode comune folosite pentru a găsi hiperparametrii optimi pentru un model de învățare automată?
- Cum depinde alegerea unui algoritm de învățare automată de tipul problemei și de natura datelor dvs. și de ce este important să înțelegeți acești factori înainte de formarea modelului?
- De ce este esențial să vă împărțiți setul de date în seturi de instruire și testare în timpul procesului de învățare automată și ce ar putea merge prost dacă săriți peste acest pas?
- Cât de esențială este Python sau alte cunoștințe de limbaj de programare pentru a implementa ML în practică?
- De ce este esențial pasul de evaluare a performanței unui model de învățare automată pe un set de date de testare separat și ce s-ar putea întâmpla dacă acest pas este omis?
- Care este adevărata valoare a învățării automate în lumea de astăzi și cum putem distinge impactul său real de simplul hype tehnologic?
- Care sunt criteriile de selectare a algoritmului potrivit pentru o anumită problemă?
- Dacă cineva folosește un model Google și îl antrenează pe propria instanță, Google păstrează îmbunătățirile făcute din datele de antrenament?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning