Priprava podatkov igra ključno vlogo v procesu strojnega učenja, saj lahko znatno prihrani čas in trud z zagotavljanjem, da so podatki, uporabljeni za modele usposabljanja, visokokakovostni, ustrezni in pravilno oblikovani. V tem odgovoru bomo raziskali, kako lahko priprava podatkov doseže te prednosti, pri čemer se bomo osredotočili na njen vpliv na kakovost podatkov, inženiring funkcij in zmogljivost modela.
Prvič, priprava podatkov pomaga izboljšati kakovost podatkov z obravnavo različnih težav, kot so manjkajoče vrednosti, odstopanja in nedoslednosti. Z identifikacijo in ustreznim ravnanjem z manjkajočimi vrednostmi, na primer s tehnikami imputiranja ali odstranjevanjem primerkov z manjkajočimi vrednostmi, zagotavljamo, da so podatki, uporabljeni za usposabljanje, popolni in zanesljivi. Podobno je mogoče odkriti izstopajoče vrednosti in jih obravnavati tako, da jih odstranite ali preoblikujete, da jih spravite v sprejemljivo območje. Nedoslednosti, kot so nasprotujoče si vrednosti ali podvojeni zapisi, je mogoče odpraviti tudi med fazo priprave podatkov, s čimer zagotovite, da je nabor podatkov čist in pripravljen za analizo.
Drugič, priprava podatkov omogoča učinkovito inženirstvo funkcij, ki vključuje pretvorbo neobdelanih podatkov v pomembne funkcije, ki jih lahko uporabljajo algoritmi strojnega učenja. Ta proces pogosto vključuje tehnike, kot so normalizacija, skaliranje in kodiranje kategoričnih spremenljivk. Normalizacija zagotavlja, da so značilnosti v podobnem obsegu, kar preprečuje, da bi nekatere značilnosti prevladovale v učnem procesu zaradi svojih večjih vrednosti. Skaliranje je mogoče doseči z metodami, kot je najmanj-max skaliranje ali standardizacija, ki prilagajajo obseg ali porazdelitev vrednosti lastnosti, da bolje ustrezajo zahtevam algoritma. Kodiranje kategoričnih spremenljivk, kot je pretvorba besedilnih oznak v numerične predstavitve, omogoča algoritmom strojnega učenja, da te spremenljivke učinkovito obdelajo. Z izvajanjem teh nalog inženiringa funkcij med pripravo podatkov lahko prihranimo čas in trud, saj se izognemo potrebi po ponavljanju teh korakov za vsako ponovitev modela.
Poleg tega priprava podatkov prispeva k izboljšani zmogljivosti modela z zagotavljanjem dobro pripravljenega nabora podatkov, ki je usklajen z zahtevami in predpostavkami izbranega algoritma strojnega učenja. Na primer, nekateri algoritmi predpostavljajo, da so podatki normalno porazdeljeni, drugi pa lahko zahtevajo posebne vrste ali formate podatkov. Če zagotovimo, da so podatki ustrezno preoblikovani in oblikovani, se lahko izognemo morebitnim napakam ali neoptimalnemu delovanju, ki ga povzroči kršitev teh predpostavk. Poleg tega lahko priprava podatkov vključuje tehnike, kot je zmanjšanje dimenzionalnosti, katerih namen je zmanjšati število funkcij, hkrati pa ohraniti najpomembnejše informacije. To lahko privede do učinkovitejših in natančnejših modelov, saj zmanjša zapletenost problema in pomaga preprečiti prekomerno opremljanje.
Za ponazoritev časa in truda, prihranjenega s pripravo podatkov, razmislite o scenariju, kjer projekt strojnega učenja vključuje velik nabor podatkov z manjkajočimi vrednostmi, izstopajočimi vrednostmi in nedoslednimi zapisi. Brez ustrezne priprave podatkov bi bil proces razvoja modela verjetno oviran zaradi potrebe po obravnavanju teh vprašanj med vsako ponovitvijo. Če vnaprej vložite čas v pripravo podatkov, lahko te težave rešite enkrat, rezultat pa je čist in dobro pripravljen nabor podatkov, ki se lahko uporablja v celotnem projektu. To ne le prihrani čas in trud, temveč omogoča tudi bolj poenostavljen in učinkovit proces razvoja modela.
Priprava podatkov je ključni korak v procesu strojnega učenja, ki lahko prihrani čas in trud z izboljšanjem kakovosti podatkov, omogočanjem inženiringa funkcij in izboljšanjem zmogljivosti modela. Z obravnavo težav, kot so manjkajoče vrednosti, odstopanja in nedoslednosti, priprava podatkov zagotavlja, da je nabor podatkov, uporabljen za usposabljanje, zanesljiv in čist. Poleg tega omogoča učinkovito načrtovanje funkcij, pretvarjanje neobdelanih podatkov v pomembne funkcije, ki so v skladu z zahtevami izbranega algoritma strojnega učenja. Navsezadnje priprava podatkov prispeva k izboljšani zmogljivosti modela in učinkovitejšemu procesu razvoja modela.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning