Hoe om data voor te berei en skoon te maak voor opleiding?
Op die gebied van masjienleer, veral wanneer daar met platforms soos Google Cloud Machine Learning gewerk word, is die voorbereiding en skoonmaak van data 'n kritieke stap wat die werkverrigting en akkuraatheid van die modelle wat jy ontwikkel, direk beïnvloed. Hierdie proses behels verskeie fases, elk ontwerp om te verseker dat die data wat vir opleiding gebruik word van hoë gehalte, relevant en geskik is vir die beoogde masjienleertaak. Kom ons kyk na die omvattende stappe wat betrokke is by die voorbereiding en skoonmaak van data voordat ons 'n masjienleermodel oplei.
Verstaan die belangrikheid van datavoorbereiding en skoonmaak
Datavoorbereiding en skoonmaak is basiese stappe in die masjienleerpyplyn. Die kwaliteit van u data kan die werkverrigting van u masjienleermodelle aansienlik beïnvloed. Swak voorbereide data kan lei tot onakkurate modelle, terwyl goed voorbereide data modelakkuraatheid kan verbeter, opleidingstyd kan verminder en die interpreteerbaarheid van resultate kan verbeter. Die proses van datavoorbereiding en -skoonmaak is iteratief en kan verskeie kere deur die modelontwikkelingslewensiklus herbesoek vereis.
Stappe in datavoorbereiding en skoonmaak
1. Data-insameling en -integrasie
Die eerste stap in datavoorbereiding is om data uit verskeie bronne in te samel. Dit kan databasisse, sigblaaie, API's, webskraping, IoT-toestelle en meer insluit. Sodra dit ingesamel is, moet die data in 'n enkele datastel geïntegreer word. Tydens integrasie is dit belangrik om te verseker dat die data van verskillende bronne versoenbaar en konsekwent is. Dit kan die oplossing van kwessies behels soos verskillende dataformate, meeteenhede en datatipes.
Voorbeeld: Veronderstel jy bou 'n voorspellende model vir klante-churn deur gebruik te maak van data van verskeie departemente soos verkope, ondersteuning en bemarking. Jy sal hierdie datastelle moet saamvoeg in 'n samehangende datastel wat 'n holistiese siening van die kliëntreis verteenwoordig.
2. Skoonmaak van data
Dataskoonmaak behels die identifisering en regstelling van foute en inkonsekwenthede in die datastel. Hierdie stap is noodsaaklik om die akkuraatheid en betroubaarheid van die data te verseker. Data skoonmaak take sluit in:
- Hantering van ontbrekende waardes: Vermiste data kan voorkom as gevolg van verskeie redes soos data-invoerfoute, toerusting wanfunksionering, of data korrupsie. Algemene strategieë vir die hantering van ontbrekende waardes sluit in:
- skrap: Verwydering van rekords met ontbrekende waardes as hulle min is en nie die datastel noemenswaardig beïnvloed nie.
- Imputasie: Vul ontbrekende waardes in met behulp van statistiese metodes soos gemiddelde, mediaan of modus, of gebruik meer gesofistikeerde tegnieke soos K-naaste bure of regressie-toerekening.
- Verwyder duplikate: Duplikaatrekords kan ontleding skeeftrek en moet geïdentifiseer en verwyder word. Dit is veral belangrik in datastelle waar elke rekord 'n unieke entiteit moet verteenwoordig.
- Regstelling van inkonsekwenthede: Dit behels die standaardisering van data-inskrywings wat eenvormig moet wees, soos datumformate, kategoriese etikette of tekskas.
Voorbeeld: In 'n datastel wat kliëntinligting bevat, kan jy ontbrekende waardes in die 'Ouderdom'-kolom teëkom. Jy kan kies om hierdie ontbrekende waardes te vul met die mediaan ouderdom van die datastel om die verspreiding te handhaaf.
3. Datatransformasie
Datatransformasie behels die omskakeling van data in 'n formaat wat geskik is vir analise en modellering. Hierdie stap kan die volgende insluit:
- Normalisering en Standaardisering: Hierdie tegnieke word gebruik om numeriese kenmerke te skaal na 'n algemene reeks of verspreiding, wat veral belangrik is vir algoritmes wat sensitief is vir kenmerkskaal, soos Ondersteun vektormasjiene of K-Means groepering.
- normalisering: Herskaal kenmerke na 'n reeks van [0, 1] deur gebruik te maak van min-maks-skaal.
- standaardisering: Transformeer kenmerke om 'n gemiddelde van 0 en 'n standaardafwyking van 1 te hê.
- Enkodering van kategoriese veranderlikes: Masjienleeralgoritmes vereis numeriese invoer. Daarom moet kategoriese veranderlikes in numeriese waardes omgeskakel word. Tegnieke sluit in:
- Etiketkodering: Ken 'n unieke heelgetal aan elke kategorie toe.
- Een-warm enkodering: Die skep van binêre kolomme vir elke kategorie, wat verkieslik is wanneer daar geen ordinale verband tussen kategorieë is nie.
- Funksie-ingenieurswese: Skep nuwe kenmerke of wysiging van bestaande om modelwerkverrigting te verbeter. Dit kan behels:
- Polinomiese kenmerke: Genereer interaksieterme of polinoomterme uit bestaande kenmerke.
- Storing: Omskakeling van kontinue veranderlikes in kategoriese veranderlikes deur hulle in bakkies te groepeer.
Voorbeeld: In 'n datastel met 'n 'Stad'-kolom wat kategoriese data bevat, kan jy een-warm enkodering gebruik om binêre kolomme vir elke stad te skep, wat die model toelaat om dit as numeriese invoere te interpreteer.
4. Data vermindering
Dataverminderingstegnieke word gebruik om die volume data te verminder terwyl die integriteit daarvan gehandhaaf word. Dit kan berekeningsdoeltreffendheid en modelwerkverrigting verbeter. Metodes sluit in:
- Dimensionaliteit Vermindering: Tegnieke soos Hoofkomponentanalise (PCA) of t-Distributed Stogastiese Buurbedding (t-SNE) word gebruik om die aantal kenmerke te verminder, terwyl variansie of struktuur in die data behoue bly.
- Kenmerkeuse: Identifisering en behoud van slegs die mees relevante kenmerke gebaseer op statistiese toetse, korrelasie-analise of model-gebaseerde belangrikheid maatstawwe.
Voorbeeld: As 'n datastel 100 kenmerke bevat, kan PCA gebruik word om dit te verminder tot 'n kleiner stel hoofkomponente wat die meeste variansie vasvang, en sodoende die model vereenvoudig sonder beduidende verlies aan inligting.
5. Data Splitsing
Voordat u 'n masjienleermodel oplei, is dit noodsaaklik om die data in aparte stelle te verdeel vir opleiding, validering en toetsing. Dit verseker dat die model se werkverrigting op onsigbare data geëvalueer kan word, wat die risiko van oorpassing verminder.
- Opleidingstel: Die gedeelte van die data wat gebruik word om die model op te lei.
- Bekragtiging Stel: 'n Aparte subset wat gebruik word om modelparameters in te stel en besluite oor modelargitektuur te neem.
- Toetsstel: 'n Finale subset wat gebruik word om die model se prestasie na opleiding en validering te evalueer.
'n Algemene praktyk is om 'n 70-15-15-verdeling te gebruik, maar dit kan wissel na gelang van die grootte van die datastel en die spesifieke vereistes van die projek.
6. Datavergroting
Vir sekere tipes data, veral beelde en teks, kan datavergroting gebruik word om die grootte van die opleidingdatastel kunsmatig te vergroot deur gewysigde weergawes van bestaande data te skep. Dit kan help om model se robuustheid en veralgemening te verbeter. Tegnieke sluit in:
- Beeldvergroting: Pas transformasies soos rotasie, skaal, omdraai en kleuraanpassing toe om nuwe oefenmonsters te skep.
- Teksvergroting: Gebruik tegnieke soos sinoniemvervanging, ewekansige invoeging of terugvertaling om nuwe tekstuele data te genereer.
Voorbeeld: In 'n beeldklassifikasietaak kan jy ewekansige rotasies en flips op beelde toepas om 'n meer diverse opleidingstel te skep, wat die model help om beter te veralgemeen na ongesiene data.
Gereedskap en platforms vir datavoorbereiding en -skoonmaak
Google Cloud bied verskeie nutsgoed en dienste wat datavoorbereiding en skoonmaak vergemaklik:
- Google Wolk Dataprep: 'n Visuele hulpmiddel vir die verkenning, skoonmaak en voorbereiding van data vir ontleding. Dit bied 'n intuïtiewe koppelvlak en outomatiese voorstelle om die datavoorbereidingsproses te stroomlyn.
- BigQuery: 'n Volledig bestuurde, bedienerlose datapakhuis wat vinnige SQL-navrae op groot datastelle moontlik maak. Dit kan gebruik word om data vooraf te verwerk en skoon te maak voordat dit in masjienleermodelle ingevoer word.
- Wolk Datalab: 'n Interaktiewe hulpmiddel vir dataverkenning, analise en visualisering, wat gebruik kan word om data voor te berei en skoon te maak met Python en SQL.
- Wolk Dataflow: 'n Volledig bestuurde diens vir stroom- en bondeldataverwerking, wat gebruik kan word om komplekse datavoorbereidingspyplyne te bou.
Die proses van voorbereiding en skoonmaak van data is 'n kritieke komponent van die masjienleerwerkvloei. Dit behels veelvuldige stappe, insluitend data-insameling, skoonmaak, transformasie, vermindering, splitsing en aanvulling. Elke stap vereis noukeurige oorweging en toepassing van toepaslike tegnieke om te verseker dat die data van hoë gehalte is en geskik is vir die opleiding van robuuste en akkurate masjienleermodelle. Deur gebruik te maak van nutsgoed en platforms soos dié wat deur Google Cloud aangebied word, kan datawetenskaplikes en masjienleeringenieurs hierdie proses stroomlyn en optimaliseer, wat uiteindelik lei tot meer effektiewe en doeltreffende modelontwikkeling.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die prestasie-evalueringsmaatstawwe van 'n model?
- Wat is lineêre regressie?
- Is dit moontlik om verskillende ML-modelle te kombineer en 'n meester-KI te bou?
- Wat is sommige van die mees algemene algoritmes wat in masjienleer gebruik word?
- Hoe om 'n weergawe van die model te skep?
- Hoe om die 7 stappe van ML in 'n voorbeeldkonteks toe te pas?
- Hoe kan masjienleer toegepas word op boutoelatingsdata?
- Waarom is AutoML-tabelle gestaak en wat volg hulle op?
- Wat is die taak om krabbels wat deur spelers in die konteks van KI geteken is, te interpreteer?
- Wanneer die leesstof praat van "die regte algoritme kies", beteken dit dat basies alle moontlike algoritmes reeds bestaan? Hoe weet ons dat 'n algoritme die "regte" is vir 'n spesifieke probleem?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning