Kako pripraviti in očistiti podatke pred treningom?
Na področju strojnega učenja, zlasti pri delu s platformami, kot je Google Cloud Machine Learning, je priprava in čiščenje podatkov kritičen korak, ki neposredno vpliva na zmogljivost in natančnost modelov, ki jih razvijate. Ta proces vključuje več faz, od katerih je vsaka zasnovana tako, da zagotovi, da so podatki, uporabljeni za usposabljanje, visoke kakovosti, ustrezni in primerni za predvideno nalogo strojnega učenja. Oglejmo si obsežne korake, vključene v pripravo in čiščenje podatkov, preden usposobimo model strojnega učenja.
Razumevanje pomena priprave in čiščenja podatkov
Priprava in čiščenje podatkov sta temeljna koraka v procesu strojnega učenja. Kakovost vaših podatkov lahko pomembno vpliva na delovanje vaših modelov strojnega učenja. Slabo pripravljeni podatki lahko privedejo do netočnih modelov, medtem ko lahko dobro pripravljeni podatki povečajo natančnost modela, skrajšajo čas usposabljanja in izboljšajo interpretabilnost rezultatov. Postopek priprave in čiščenja podatkov je iterativen in ga bo morda treba večkrat pregledati v celotnem življenjskem ciklu razvoja modela.
Koraki pri pripravi in čiščenju podatkov
1. Zbiranje in integracija podatkov
Začetni korak pri pripravi podatkov je zbiranje podatkov iz različnih virov. To lahko vključuje baze podatkov, preglednice, API-je, spletno strganje, naprave IoT in drugo. Ko so podatki zbrani, jih je treba integrirati v en nabor podatkov. Med integracijo je pomembno zagotoviti, da so podatki iz različnih virov združljivi in konsistentni. To lahko vključuje reševanje težav, kot so različni formati podatkov, merske enote in tipi podatkov.
Primer: Recimo, da gradite napovedni model za odliv strank z uporabo podatkov iz več oddelkov, kot so prodaja, podpora in trženje. Te nabore podatkov bi morali združiti v kohezivni nabor podatkov, ki predstavlja celovit pogled na pot stranke.
2. Čiščenje podatkov
Čiščenje podatkov vključuje prepoznavanje in popravljanje napak in nedoslednosti v naboru podatkov. Ta korak je bistvenega pomena za zagotavljanje točnosti in zanesljivosti podatkov. Naloge čiščenja podatkov vključujejo:
- Ravnanje z manjkajočimi vrednostmi: Manjkajoči podatki se lahko pojavijo zaradi različnih razlogov, kot so napake pri vnosu podatkov, okvara opreme ali okvara podatkov. Pogoste strategije za obravnavanje manjkajočih vrednosti vključujejo:
- brisanje: Odstranjevanje zapisov z manjkajočimi vrednostmi, če jih je malo in ne vplivajo bistveno na nabor podatkov.
- Imputacija: Izpolnjevanje manjkajočih vrednosti z uporabo statističnih metod, kot so povprečje, mediana ali način, ali z uporabo bolj izpopolnjenih tehnik, kot je K-najbližji sosedje ali regresijska imputacija.
- Odstranjevanje dvojnikov: Podvojeni zapisi lahko izkrivljajo analizo in jih je treba prepoznati in odstraniti. To je še posebej pomembno pri naborih podatkov, kjer mora vsak zapis predstavljati edinstveno entiteto.
- Popravljanje nedoslednosti: To vključuje standardizacijo podatkovnih vnosov, ki bi morali biti enotni, kot so formati datumov, kategorične oznake ali male in male črke besedila.
Primer: v naboru podatkov, ki vsebuje informacije o strankah, lahko naletite na manjkajoče vrednosti v stolpcu »Starost«. Lahko se odločite, da te manjkajoče vrednosti zapolnite s srednjo starostjo nabora podatkov, da ohranite porazdelitev.
3. Preoblikovanje podatkov
Transformacija podatkov vključuje pretvorbo podatkov v obliko, ki je primerna za analizo in modeliranje. Ta korak lahko vključuje:
- Normalizacija in standardizacija: Te tehnike se uporabljajo za skaliranje numeričnih funkcij na skupni obseg ali porazdelitev, kar je še posebej pomembno za algoritme, občutljive na skaliranje funkcij, kot so podporni vektorski stroji ali združevanje v gruče K-Means.
- Normalizacija: Povečanje velikosti funkcij na obseg [0, 1] z uporabo najmanjšega in največjega skaliranja.
- Standardizacija: Preoblikovanje funkcij, da imajo povprečje 0 in standardno odstopanje 1.
- Kodiranje kategoričnih spremenljivk: Algoritmi strojnega učenja zahtevajo numerični vnos. Zato je treba kategorične spremenljivke pretvoriti v numerične vrednosti. Tehnike vključujejo:
- Kodiranje nalepk: dodelitev edinstvenega celega števila vsaki kategoriji.
- Enkratno kodiranje: Ustvarjanje binarnih stolpcev za vsako kategorijo, kar je bolje, če med kategorijami ni vrstnega razmerja.
- Inženiring funkcij: Ustvarjanje novih funkcij ali spreminjanje obstoječih za izboljšanje zmogljivosti modela. To lahko vključuje:
- Polinomske značilnosti: Ustvarjanje interakcijskih izrazov ali polinomskih izrazov iz obstoječih funkcij.
- Binning: Pretvarjanje zveznih spremenljivk v kategorične z združevanjem v zaboje.
Primer: v naboru podatkov s stolpcem »Mesto«, ki vsebuje kategorične podatke, lahko uporabite enkratno kodiranje, da ustvarite binarne stolpce za vsako mesto, kar omogoči modelu, da jih interpretira kot numerične vnose.
4. Zmanjšanje podatkov
Tehnike zmanjševanja podatkov se uporabljajo za zmanjšanje količine podatkov ob ohranjanju njihove celovitosti. To lahko izboljša računalniško učinkovitost in zmogljivost modela. Metode vključujejo:
- Zmanjšanje dimenzij: Tehnike, kot je analiza glavnih komponent (PCA) ali t-distribuirana stohastična vdelava sosedov (t-SNE), se uporabljajo za zmanjšanje števila funkcij ob ohranjanju variance ali strukture v podatkih.
- Izbira lastnosti: Prepoznavanje in ohranjanje samo najpomembnejših lastnosti na podlagi statističnih testov, korelacijske analize ali meritev pomembnosti na podlagi modela.
Primer: če nabor podatkov vsebuje 100 funkcij, se lahko PCA uporabi za zmanjšanje tega na manjši nabor glavnih komponent, ki zajamejo večino variance, in tako poenostavi model brez znatne izgube informacij.
5. Razdelitev podatkov
Pred usposabljanjem modela strojnega učenja je nujno, da razdelite podatke v ločene nize za usposabljanje, validacijo in testiranje. To zagotavlja, da je mogoče zmogljivost modela oceniti na nevidnih podatkih, kar zmanjša tveganje za prekomerno opremljanje.
- Vadbeni set: Del podatkov, uporabljenih za usposabljanje modela.
- Komplet za preverjanje veljavnosti: Ločena podmnožica, ki se uporablja za prilagajanje parametrov modela in odločanje o arhitekturi modela.
- Testna garnitura: končna podmnožica, ki se uporablja za oceno delovanja modela po usposabljanju in validaciji.
Običajna praksa je uporaba razdelitve 70-15-15, vendar se to lahko razlikuje glede na velikost nabora podatkov in posebne zahteve projekta.
6. Povečevanje podatkov
Za nekatere vrste podatkov, zlasti slike in besedilo, je mogoče uporabiti povečanje podatkov za umetno povečanje velikosti nabora podatkov o usposabljanju z ustvarjanjem spremenjenih različic obstoječih podatkov. To lahko pomaga izboljšati robustnost in posplošitev modela. Tehnike vključujejo:
- Povečanje slike: Uporaba transformacij, kot so vrtenje, spreminjanje velikosti, obračanje in prilagajanje barv za ustvarjanje novih vzorcev usposabljanja.
- Povečanje besedila: Uporaba tehnik, kot je zamenjava sinonimov, naključno vstavljanje ali povratni prevod za ustvarjanje novih besedilnih podatkov.
Primer: v nalogi klasifikacije slik lahko uporabite naključne rotacije in obračanja slik, da ustvarite bolj raznolik nabor za usposabljanje, kar pomaga modelu bolje posplošiti na nevidne podatke.
Orodja in platforme za pripravo in čiščenje podatkov
Google Cloud ponuja več orodij in storitev, ki olajšajo pripravo in čiščenje podatkov:
- Google Cloud Dataprep: Vizualno orodje za raziskovanje, čiščenje in pripravo podatkov za analizo. Zagotavlja intuitiven vmesnik in avtomatizirane predloge za poenostavitev postopka priprave podatkov.
- BigQuery: Popolnoma upravljano skladišče podatkov brez strežnika, ki omogoča hitre poizvedbe SQL na velikih naborih podatkov. Uporablja se lahko za predhodno obdelavo in čiščenje podatkov, preden se vnesejo v modele strojnega učenja.
- Cloud Datalab: Interaktivno orodje za raziskovanje, analizo in vizualizacijo podatkov, ki se lahko uporablja za pripravo in čiščenje podatkov z uporabo Pythona in SQL.
- Pretok podatkov v oblaku: Popolnoma upravljana storitev za pretočno in paketno obdelavo podatkov, ki se lahko uporablja za izgradnjo kompleksnih cevovodov za pripravo podatkov.
Postopek priprave in čiščenja podatkov je kritična komponenta delovnega toka strojnega učenja. Vključuje več korakov, vključno z zbiranjem podatkov, čiščenjem, preoblikovanjem, zmanjšanjem, delitvijo in povečanjem. Vsak korak zahteva natančno preučitev in uporabo ustreznih tehnik za zagotovitev, da so podatki visoke kakovosti in primerni za usposabljanje robustnih in natančnih modelov strojnega učenja. Z uporabo orodij in platform, kot so tista, ki jih ponuja Google Cloud, lahko podatkovni znanstveniki in inženirji strojnega učenja poenostavijo in optimizirajo ta proces, kar na koncu vodi do učinkovitejšega in uspešnejšega razvoja modela.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Če nekdo uporablja Googlov model in ga usposablja na lastnem primeru, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi podatkov o usposabljanju?
- Kako vedeti, kateri model ML uporabiti, preden ga usposobimo?
- Kaj je regresijska naloga?
- Kako lahko prehajate med tabelami Vertex AI in AutoML?
- Ali je mogoče uporabiti Kaggle za nalaganje finančnih podatkov ter izvajanje statističnih analiz in napovedi z uporabo ekonometričnih modelov, kot so R-kvadrat, ARIMA ali GARCH?
- Ali je mogoče strojno učenje uporabiti za napovedovanje tveganja za koronarno srčno bolezen?
- Kakšne so dejanske spremembe zaradi preimenovanja Google Cloud Machine Learning v Vertex AI?
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning