Ako pripraviť a vyčistiť dáta pred tréningom?
V oblasti strojového učenia, najmä pri práci s platformami, ako je Google Cloud Machine Learning, je príprava a čistenie údajov kritickým krokom, ktorý priamo ovplyvňuje výkon a presnosť modelov, ktoré vyvíjate. Tento proces zahŕňa niekoľko fáz, z ktorých každá je navrhnutá tak, aby sa zabezpečilo, že údaje použité na školenie budú vysoko kvalitné, relevantné a vhodné pre zamýšľanú úlohu strojového učenia. Pred trénovaním modelu strojového učenia sa pozrime na komplexné kroky súvisiace s prípravou a čistením údajov.
Pochopenie dôležitosti prípravy a čistenia údajov
Príprava a čistenie údajov sú základnými krokmi v procese strojového učenia. Kvalita vašich údajov môže výrazne ovplyvniť výkon vašich modelov strojového učenia. Zle pripravené údaje môžu viesť k nepresným modelom, zatiaľ čo dobre pripravené údaje môžu zvýšiť presnosť modelu, skrátiť čas školenia a zlepšiť interpretovateľnosť výsledkov. Proces prípravy a čistenia údajov je iteratívny a môže vyžadovať opakovanú kontrolu počas životného cyklu vývoja modelu.
Kroky prípravy a čistenia údajov
1. Zber a integrácia údajov
Prvým krokom pri príprave údajov je zhromaždenie údajov z rôznych zdrojov. To môže zahŕňať databázy, tabuľky, API, web scraping, IoT zariadenia a ďalšie. Po zozbieraní musia byť údaje integrované do jedného súboru údajov. Počas integrácie je dôležité zabezpečiť, aby údaje z rôznych zdrojov boli kompatibilné a konzistentné. Môže to zahŕňať riešenie problémov, ako sú rôzne formáty údajov, merné jednotky a typy údajov.
Príklad: Predpokladajme, že vytvárate prediktívny model pre odchod zákazníkov pomocou údajov z viacerých oddelení, ako sú predaj, podpora a marketing. Tieto súbory údajov by ste museli zlúčiť do súdržného súboru údajov, ktorý predstavuje holistický pohľad na cestu zákazníka.
2. Čistenie dát
Čistenie údajov zahŕňa identifikáciu a opravu chýb a nezrovnalostí v súbore údajov. Tento krok je nevyhnutný na zabezpečenie presnosti a spoľahlivosti údajov. Úlohy čistenia údajov zahŕňajú:
- Manipulácia s chýbajúcimi hodnotami: Chýbajúce údaje sa môžu vyskytnúť z rôznych dôvodov, ako sú chyby pri zadávaní údajov, porucha zariadenia alebo poškodenie údajov. Bežné stratégie na spracovanie chýbajúcich hodnôt zahŕňajú:
- vymazanie: Odstránenie záznamov s chýbajúcimi hodnotami, ak ich je málo a výrazne neovplyvňujú množinu údajov.
- Imputácia: Doplnenie chýbajúcich hodnôt pomocou štatistických metód, ako je priemer, medián alebo režim, alebo pomocou sofistikovanejších techník, ako sú K-najbližší susedia alebo regresná imputácia.
- Odstraňovanie duplikátov: Duplicitné záznamy môžu skresliť analýzu a mali by byť identifikované a odstránené. Toto je obzvlášť dôležité v súboroch údajov, kde by každý záznam mal predstavovať jedinečnú entitu.
- Oprava nezrovnalostí: Ide o štandardizáciu údajových záznamov, ktoré by mali byť jednotné, ako sú formáty dátumu, kategorické označenia alebo veľkosť písmen.
Príklad: V množine údajov obsahujúcej informácie o zákazníkoch sa môžete stretnúť s chýbajúcimi hodnotami v stĺpci „Vek“. Ak chcete zachovať distribúciu, môžete sa rozhodnúť vyplniť tieto chýbajúce hodnoty stredným vekom súboru údajov.
3. Transformácia údajov
Transformácia údajov zahŕňa konverziu údajov do formátu, ktorý je vhodný na analýzu a modelovanie. Tento krok môže zahŕňať:
- Normalizácia a štandardizácia: Tieto techniky sa používajú na škálovanie numerických prvkov do spoločného rozsahu alebo distribúcie, čo je obzvlášť dôležité pre algoritmy citlivé na škálovanie prvkov, ako sú stroje podpory vektorov alebo klastrovanie K-Means.
- normalizácie: Zmena mierky funkcií na rozsah [0, 1] pomocou minimálnej a maximálnej mierky.
- štandardizácia: Transformácia prvkov tak, aby mali priemer 0 a štandardnú odchýlku 1.
- Kódovanie kategorických premenných: Algoritmy strojového učenia vyžadujú numerický vstup. Preto je potrebné kategorické premenné previesť na číselné hodnoty. Techniky zahŕňajú:
- Kódovanie štítkov: Priradenie jedinečného celého čísla každej kategórii.
- One-Hot Encoding: Vytváranie binárnych stĺpcov pre každú kategóriu, čo je vhodnejšie, keď medzi kategóriami neexistuje radový vzťah.
- Funkčné inžinierstvo: Vytváranie nových funkcií alebo úprava existujúcich na zlepšenie výkonu modelu. To môže zahŕňať:
- Polynomické vlastnosti: Generovanie interakčných výrazov alebo polynomických výrazov z existujúcich prvkov.
- Binning: Konverzia spojitých premenných na kategorické ich zoskupením do zásobníkov.
Príklad: V množine údajov so stĺpcom „Mesto“ obsahujúcim kategorické údaje môžete použiť jednorazové kódovanie na vytvorenie binárnych stĺpcov pre každé mesto, čo umožní modelu interpretovať ich ako číselné vstupy.
4. Redukcia dát
Techniky redukcie údajov sa používajú na zníženie objemu údajov pri zachovaní ich integrity. To môže zlepšiť výpočtovú efektivitu a výkon modelu. Metódy zahŕňajú:
- Zníženie rozmerov: Techniky ako analýza hlavných komponentov (PCA) alebo t-distribuované stochastické vkladanie susedov (t-SNE) sa používajú na zníženie počtu prvkov pri zachovaní rozptylu alebo štruktúry v údajoch.
- Výber funkcií: Identifikácia a uchovanie len najrelevantnejších funkcií na základe štatistických testov, korelačnej analýzy alebo meraní dôležitosti na základe modelov.
Príklad: Ak množina údajov obsahuje 100 funkcií, PCA možno použiť na redukciu na menšiu množinu hlavných komponentov, ktoré zachytávajú väčšinu rozptylov, čím sa model zjednoduší bez výraznej straty informácií.
5. Rozdelenie údajov
Pred trénovaním modelu strojového učenia je nevyhnutné rozdeliť údaje do samostatných súborov na trénovanie, overovanie a testovanie. To zaisťuje, že výkon modelu možno vyhodnotiť na neviditeľných údajoch, čím sa znižuje riziko nadmerného vybavenia.
- Tréningová súprava: Časť údajov použitých na trénovanie modelu.
- Validačná sada: Samostatná podmnožina používaná na ladenie parametrov modelu a rozhodovanie o architektúre modelu.
- Testovacia sada: Konečná podmnožina používaná na vyhodnotenie výkonu modelu po tréningu a overení.
Bežnou praxou je použitie rozdelenia 70-15-15, ale to sa môže líšiť v závislosti od veľkosti súboru údajov a špecifických požiadaviek projektu.
6. Rozšírenie údajov
V prípade určitých typov údajov, najmä obrázkov a textu, možno použiť rozšírenie údajov na umelé zvýšenie veľkosti množiny trénovacích údajov vytvorením upravených verzií existujúcich údajov. To môže pomôcť zlepšiť robustnosť a zovšeobecnenie modelu. Techniky zahŕňajú:
- Zväčšenie obrazu: Použitie transformácií, ako je rotácia, zmena mierky, prevrátenie a úprava farieb na vytvorenie nových tréningových vzoriek.
- Zväčšenie textu: Použitie techník, ako je nahradenie synonyma, náhodné vkladanie alebo spätný preklad na generovanie nových textových údajov.
Príklad: V úlohe klasifikácie obrázkov môžete použiť náhodné rotácie a prevrátenia obrázkov, aby ste vytvorili rôznorodejšiu trénovaciu množinu, čo pomôže modelu lepšie zovšeobecniť na nevidené údaje.
Nástroje a platformy na prípravu a čistenie dát
Google Cloud ponúka niekoľko nástrojov a služieb, ktoré uľahčujú prípravu a čistenie údajov:
- Google Cloud Dataprep: Vizuálny nástroj na skúmanie, čistenie a prípravu údajov na analýzu. Poskytuje intuitívne rozhranie a automatizované návrhy na zefektívnenie procesu prípravy údajov.
- BigQuery: Plne spravovaný dátový sklad bez servera, ktorý umožňuje rýchle SQL dotazy na veľké množiny údajov. Dá sa použiť na predbežné spracovanie a čistenie údajov pred ich vložením do modelov strojového učenia.
- Cloud Datalab: Interaktívny nástroj na prieskum, analýzu a vizualizáciu údajov, ktorý možno použiť na prípravu a čistenie údajov pomocou jazyka Python a SQL.
- Cloudový dátový tok: Plne spravovaná služba pre streamové a dávkové spracovanie údajov, ktorú možno použiť na vytvorenie zložitých kanálov na prípravu údajov.
Proces prípravy a čistenia údajov je kritickou súčasťou pracovného toku strojového učenia. Zahŕňa viacero krokov vrátane zberu údajov, čistenia, transformácie, redukcie, rozdelenia a rozšírenia. Každý krok si vyžaduje starostlivé zváženie a použitie vhodných techník, aby sa zabezpečilo, že údaje budú vysokej kvality a vhodné na trénovanie robustných a presných modelov strojového učenia. Využitím nástrojov a platforiem, ako sú tie, ktoré ponúka Google Cloud, môžu dátoví vedci a inžinieri strojového učenia zefektívniť a optimalizovať tento proces, čo v konečnom dôsledku povedie k efektívnejšiemu a efektívnejšiemu vývoju modelov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Prečo sa regresia často používa ako prediktor?
- Sú Lagrangeove multiplikátory a techniky kvadratického programovania relevantné pre strojové učenie?
- Dá sa počas procesu strojového učenia použiť viac ako jeden model?
- Dokáže strojové učenie prispôsobiť, ktorý algoritmus použiť, v závislosti od scenára?
- Aká je najjednoduchšia cesta k najzákladnejšiemu didaktickému školeniu a nasadeniu modelu AI na platforme Google AI pomocou bezplatnej skúšobnej verzie s grafickým rozhraním krok za krokom pre úplného začiatočníka bez programátorských znalostí?
- Ako prakticky natrénovať a nasadiť jednoduchý model AI v platforme Google Cloud AI Platform prostredníctvom grafického rozhrania konzoly GCP v podrobnom návode?
- Aký je najjednoduchší postup krok za krokom na precvičenie trénovania distribuovaného modelu umelej inteligencie v Google Cloud?
- Aký je prvý model, na ktorom sa dá pracovať, s niekoľkými praktickými návrhmi na začiatok?
- Sú algoritmy a predpovede založené na vstupoch z ľudskej strany?
- Aké sú hlavné požiadavky a najjednoduchšie metódy na vytvorenie modelu spracovania prirodzeného jazyka? Ako je možné vytvoriť takýto model pomocou dostupných nástrojov?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning