Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?

U polju mašinskog učenja, posebno kada radite sa platformama kao što je Google Cloud Machine Learning, priprema i čišćenje podataka je kritičan korak koji direktno utiče na performanse i tačnost modela koje razvijate. Ovaj proces uključuje nekoliko faza, od kojih je svaka osmišljena da osigura da su podaci koji se koriste za obuku visokog kvaliteta, relevantni i prikladni za predviđeni zadatak mašinskog učenja. Razmotrimo sveobuhvatne korake koji su uključeni u pripremu i čišćenje podataka prije obuke modela mašinskog učenja.

Razumijevanje važnosti pripreme i čišćenja podataka

Priprema i čišćenje podataka su temeljni koraci u procesu strojnog učenja. Kvalitet vaših podataka može značajno utjecati na performanse vaših modela strojnog učenja. Loše pripremljeni podaci mogu dovesti do netačnih modela, dok dobro pripremljeni podaci mogu poboljšati tačnost modela, smanjiti vrijeme obuke i poboljšati interpretabilnost rezultata. Proces pripreme i čišćenja podataka je iterativan i može zahtijevati ponovnu posjetu više puta tokom životnog ciklusa razvoja modela.

Koraci u pripremi i čišćenju podataka

1. Prikupljanje i integracija podataka

Prvi korak u pripremi podataka je prikupljanje podataka iz različitih izvora. To može uključivati ​​baze podataka, proračunske tablice, API-je, web scraping, IoT uređaje i još mnogo toga. Kada se prikupe, podaci moraju biti integrisani u jedan skup podataka. Tokom integracije, važno je osigurati da su podaci iz različitih izvora kompatibilni i konzistentni. Ovo može uključivati ​​rješavanje problema kao što su različiti formati podataka, mjerne jedinice i tipovi podataka.

Primjer: Pretpostavimo da gradite prediktivni model za odljev kupaca koristeći podatke iz više odjela kao što su prodaja, podrška i marketing. Trebali biste spojiti ove skupove podataka u kohezivni skup podataka koji predstavlja holistički pogled na put korisnika.

2. Čišćenje podataka

Čišćenje podataka uključuje identifikaciju i ispravljanje grešaka i nedosljednosti u skupu podataka. Ovaj korak je neophodan za osiguranje tačnosti i pouzdanosti podataka. Zadaci čišćenja podataka uključuju:

- Rukovanje nedostajućim vrijednostima: Podaci koji nedostaju mogu nastati zbog različitih razloga kao što su greške u unosu podataka, kvar opreme ili oštećenje podataka. Uobičajene strategije za rukovanje vrijednostima koje nedostaju uključuju:
- brisanje: Uklanjanje zapisa sa nedostajućim vrijednostima ako ih je malo i ne utiču značajno na skup podataka.
- Imputacija: Popunjavanje nedostajućih vrijednosti korištenjem statističkih metoda kao što su srednja vrijednost, medijana ili mod, ili korištenjem sofisticiranijih tehnika kao što su K-najbliži susjedi ili imputacija regresije.

- Uklanjanje duplikata: Duplikati zapisa mogu iskriviti analizu i treba ih identifikovati i ukloniti. Ovo je posebno važno u skupovima podataka u kojima svaki zapis treba da predstavlja jedinstveni entitet.

- Ispravljanje nedoslednosti: Ovo uključuje standardiziranje unosa podataka koji bi trebali biti ujednačeni, kao što su formati datuma, kategoričke oznake ili velika i mala slova.

Primjer: U skupu podataka koji sadrži informacije o klijentima, možda ćete naići na vrijednosti koje nedostaju u koloni 'Starost'. Možete se odlučiti da ove nedostajuće vrijednosti popunite srednjom starošću skupa podataka kako biste održali distribuciju.

3. Transformacija podataka

Transformacija podataka uključuje pretvaranje podataka u format koji je pogodan za analizu i modeliranje. Ovaj korak može uključivati:

- Normalizacija i standardizacija: Ove tehnike se koriste za skaliranje numeričkih karakteristika do zajedničkog opsega ili distribucije, što je posebno važno za algoritme osjetljive na skaliranje karakteristika, kao što su Support Vector Machines ili K-Means grupiranje.

- Normalizacija: Ponovno skaliranje karakteristika u raspon od [0, 1] koristeći min-max skaliranje.
- standardizacija: Transformiranje karakteristika da imaju srednju vrijednost od 0 i standardnu ​​devijaciju od 1.

- Kodiranje kategoričkih varijabli: Algoritmi mašinskog učenja zahtevaju numerički unos. Stoga se kategoričke varijable moraju pretvoriti u numeričke vrijednosti. Tehnike uključuju:
- Label Encoding: Dodjela jedinstvenog cijelog broja svakoj kategoriji.
- One-Hot Encoding: Kreiranje binarnih kolona za svaku kategoriju, što je poželjno kada ne postoji redni odnos između kategorija.

- Inženjering karakteristika: Kreiranje novih funkcija ili modifikacija postojećih radi poboljšanja performansi modela. Ovo može uključivati:
- Polinomske karakteristike: Generiranje pojmova interakcije ili polinomskih pojmova iz postojećih karakteristika.
- Binning: Pretvaranje kontinuiranih varijabli u kategoričke grupisanjem u binove.

Primjer: U skupu podataka sa stupcem 'Grad' koji sadrži kategoričke podatke, možete koristiti jednokratno kodiranje za kreiranje binarnih kolona za svaki grad, omogućavajući modelu da ih interpretira kao numeričke ulaze.

4. Redukcija podataka

Tehnike redukcije podataka koriste se za smanjenje obima podataka uz održavanje njihovog integriteta. Ovo može poboljšati računarsku efikasnost i performanse modela. Metode uključuju:

- Smanjenje dimenzija: Tehnike kao što su Analiza glavnih komponenti (PCA) ili t-Distributed Stohastic Neighbor Embedding (t-SNE) se koriste za smanjenje broja karakteristika uz očuvanje varijanse ili strukture u podacima.
- Odabir značajke: Identifikovanje i zadržavanje samo najrelevantnijih karakteristika na osnovu statističkih testova, korelacione analize ili mera važnosti zasnovanih na modelu.

Primjer: Ako skup podataka sadrži 100 karakteristika, PCA se može koristiti da se ovo svede na manji skup glavnih komponenti koje obuhvataju većinu varijanse, pojednostavljujući tako model bez značajnog gubitka informacija.

5. Podjela podataka

Prije obučavanja modela strojnog učenja, bitno je podijeliti podatke u zasebne skupove za obuku, validaciju i testiranje. Ovo osigurava da se performanse modela mogu procijeniti na nevidljivim podacima, smanjujući rizik od preopterećenja.

- Set za trening: Dio podataka koji se koristi za obuku modela.
- Set validacije: Zaseban podskup koji se koristi za podešavanje parametara modela i donošenje odluka o arhitekturi modela.
- Test Set: Konačni podskup koji se koristi za procjenu performansi modela nakon obuke i validacije.

Uobičajena praksa je korištenje podjela 70-15-15, ali to može varirati ovisno o veličini skupa podataka i specifičnim zahtjevima projekta.

6. Povećanje podataka

Za određene vrste podataka, posebno slike i tekst, povećanje podataka može se koristiti za umjetno povećanje veličine skupa podataka za obuku kreiranjem modificiranih verzija postojećih podataka. Ovo može pomoći u poboljšanju robusnosti i generalizacije modela. Tehnike uključuju:

- Povećanje slike: Primjena transformacija kao što su rotacija, skaliranje, okretanje i podešavanje boje za kreiranje novih uzoraka za obuku.
- Text Augmentation: Korištenje tehnika kao što su zamjena sinonima, nasumično umetanje ili povratni prijevod za generiranje novih tekstualnih podataka.

Primjer: U zadatku klasifikacije slika, možete primijeniti nasumične rotacije i preokrete na slike kako biste kreirali raznovrsniji skup za obuku, pomažući modelu da bolje generalizira nevidljive podatke.

Alati i platforme za pripremu i čišćenje podataka

Google Cloud nudi nekoliko alata i usluga koje olakšavaju pripremu i čišćenje podataka:

- Google Cloud Dataprep: Vizualni alat za istraživanje, čišćenje i pripremu podataka za analizu. Pruža intuitivno sučelje i automatizirane prijedloge za pojednostavljenje procesa pripreme podataka.

- bigquery: Potpuno upravljano skladište podataka bez servera koje omogućava brze SQL upite na velikim skupovima podataka. Može se koristiti za prethodnu obradu i čišćenje podataka prije nego što ih unese u modele strojnog učenja.

- Cloud Datalab: Interaktivni alat za istraživanje, analizu i vizualizaciju podataka, koji se može koristiti za pripremu i čišćenje podataka koristeći Python i SQL.

- Cloud Dataflow: Potpuno upravljana usluga za tok i batch obradu podataka, koja se može koristiti za izgradnju složenih cevovoda za pripremu podataka.

Proces pripreme i čišćenja podataka je kritična komponenta radnog procesa mašinskog učenja. Uključuje više koraka, uključujući prikupljanje podataka, čišćenje, transformaciju, smanjenje, cijepanje i povećanje. Svaki korak zahtijeva pažljivo razmatranje i primjenu odgovarajućih tehnika kako bi se osiguralo da su podaci visokog kvaliteta i prikladni za obuku robusnih i preciznih modela mašinskog učenja. Koristeći alate i platforme poput onih koje nudi Google Cloud, naučnici podataka i inženjeri mašinskog učenja mogu pojednostaviti i optimizirati ovaj proces, što na kraju dovodi do efikasnijeg i efikasnijeg razvoja modela.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• Google Cloud Machine Learning sada nosi naziv Vertex AI. Koja je sada razlika?
• Koje su metrike procjene učinka modela?
• Šta je linearna regresija?
• Da li je moguće kombinovati različite ML modele i izgraditi master AI?
• Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u mašinskom učenju?
• Kako napraviti verziju modela?
• Kako primijeniti 7 koraka ML-a u kontekstu primjera?
• Kako se mašinsko učenje može primijeniti na podatke o građevinskim dozvolama?
• Zašto su AutoML tabele ukinute i šta ih slijedi?
• Koji je zadatak tumačenja crteža koje su igrači nacrtali u kontekstu AI?

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Više pitanja i odgovora:

• Polje: Umjetna inteligencija
• program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
• Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
• Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)