Подготовката на данни играе решаваща роля в процеса на машинно обучение, тъй като може значително да спести време и усилия, като гарантира, че данните, използвани за модели за обучение, са с високо качество, подходящи и правилно форматирани. В този отговор ще проучим как подготовката на данни може да постигне тези предимства, като се фокусираме върху нейното въздействие върху качеството на данните, инженеринга на функциите и производителността на модела.
Първо, подготовката на данните помага за подобряване на качеството на данните, като адресира различни проблеми като липсващи стойности, извънредни стойности и несъответствия. Като идентифицираме и обработваме липсващите стойности по подходящ начин, като например чрез техники за импутиране или премахване на случаи с липсващи стойности, ние гарантираме, че данните, използвани за обучение, са пълни и надеждни. По същия начин, извънредните стойности могат да бъдат открити и обработени, или чрез премахването им, или като ги трансформирате, за да ги поставите в рамките на приемлив диапазон. Несъответствията, като конфликтни стойности или дублиращи се записи, също могат да бъдат разрешени по време на етапа на подготовка на данните, като се гарантира, че наборът от данни е чист и готов за анализ.
Второ, подготовката на данни позволява ефективно инженерство на функции, което включва трансформиране на необработени данни в значими функции, които могат да се използват от алгоритми за машинно обучение. Този процес често включва техники като нормализиране, мащабиране и кодиране на категорични променливи. Нормализирането гарантира, че характеристиките са в подобен мащаб, като предотвратява доминирането на определени характеристики в процеса на обучение поради по-големите им стойности. Мащабирането може да се постигне чрез методи като минимално-максимално мащабиране или стандартизация, които коригират диапазона или разпределението на стойностите на характеристиките, за да отговарят по-добре на изискванията на алгоритъма. Кодирането на категориални променливи, като например преобразуване на текстови етикети в числени представяния, позволява на алгоритмите за машинно обучение да обработват тези променливи ефективно. Като изпълняваме тези инженерни задачи по време на подготовката на данните, можем да спестим време и усилия, като избягваме необходимостта да повтаряме тези стъпки за всяка итерация на модела.
Освен това подготовката на данни допринася за подобрена производителност на модела чрез предоставяне на добре подготвен набор от данни, който е в съответствие с изискванията и допусканията на избрания алгоритъм за машинно обучение. Например, някои алгоритми предполагат, че данните са нормално разпределени, докато други може да изискват специфични типове данни или формати. Като гарантираме, че данните са подходящо трансформирани и форматирани, можем да избегнем потенциални грешки или неоптимална производителност, причинени от нарушаване на тези допускания. Освен това подготовката на данни може да включва техники като намаляване на размерността, които имат за цел да намалят броя на характеристиките, като същевременно запазят най-подходящата информация. Това може да доведе до по-ефективни и точни модели, тъй като намалява сложността на проблема и помага да се избегне прекомерното оборудване.
За да илюстрирате времето и усилията, спестени чрез подготовка на данни, помислете за сценарий, при който проект за машинно обучение включва голям набор от данни с липсващи стойности, извънредни стойности и непоследователни записи. Без подходяща подготовка на данните процесът на разработване на модела вероятно ще бъде възпрепятстван от необходимостта да се адресират тези проблеми по време на всяка итерация. Чрез предварително инвестиране на време в подготовката на данните, тези проблеми могат да бъдат разрешени веднъж, което води до чист и добре подготвен набор от данни, който може да се използва в целия проект. Това не само спестява време и усилия, но също така позволява по-рационализиран и ефективен процес на разработване на модел.
Подготовката на данни е решаваща стъпка в процеса на машинно обучение, която може да спести време и усилия чрез подобряване на качеството на данните, улесняване на инженеринга на функции и подобряване на производителността на модела. Чрез справяне с проблеми като липсващи стойности, извънредни стойности и несъответствия подготовката на данните гарантира, че наборът от данни, използван за обучение, е надежден и чист. Освен това, той позволява ефективно инженерство на функции, трансформиране на необработени данни в значими функции, които са в съответствие с изискванията на избрания алгоритъм за машинно обучение. В крайна сметка подготовката на данните допринася за подобрена производителност на модела и по-ефективен процес на разработване на модела.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning