Як підготувати та очистити дані перед навчанням?
У сфері машинного навчання, особливо під час роботи з такими платформами, як Google Cloud Machine Learning, підготовка та очищення даних є критично важливим кроком, який безпосередньо впливає на продуктивність і точність моделей, які ви розробляєте. Цей процес включає кілька етапів, кожна з яких спрямована на те, щоб дані, які використовуються для навчання, були високоякісними, релевантними та придатними для запланованого завдання машинного навчання. Давайте розглянемо комплексні етапи підготовки та очищення даних перед навчанням моделі машинного навчання.
Розуміння важливості підготовки та очищення даних
Підготовка та очищення даних є основоположними кроками в системі машинного навчання. Якість ваших даних може значно вплинути на продуктивність ваших моделей машинного навчання. Погано підготовлені дані можуть призвести до неточних моделей, тоді як добре підготовлені дані можуть підвищити точність моделі, скоротити час навчання та покращити інтерпретацію результатів. Процес підготовки та очищення даних є повторюваним і може вимагати повторного перегляду кілька разів протягом життєвого циклу розробки моделі.
Етапи підготовки та очищення даних
1. Збір та інтеграція даних
Початковим кроком у підготовці даних є збір даних із різних джерел. Це може включати бази даних, електронні таблиці, API, веб-скрапінг, пристрої IoT тощо. Після збору дані необхідно об’єднати в єдиний набір даних. Під час інтеграції важливо переконатися, що дані з різних джерел є сумісними та послідовними. Це може включати вирішення таких проблем, як різні формати даних, одиниці вимірювання та типи даних.
Приклад. Припустімо, що ви створюєте прогнозну модель для відтоку клієнтів, використовуючи дані кількох відділів, таких як продажі, підтримка та маркетинг. Вам потрібно буде об’єднати ці набори даних у єдиний набір даних, який представлятиме цілісне уявлення про шлях клієнта.
2. Очищення даних
Очищення даних передбачає виявлення та виправлення помилок і невідповідностей у наборі даних. Цей крок є важливим для забезпечення точності та надійності даних. Завдання очищення даних включають:
- Обробка відсутніх значень: Відсутні дані можуть виникнути через різні причини, наприклад помилки введення даних, несправність обладнання або пошкодження даних. Загальні стратегії обробки відсутніх значень включають:
- видалення: Видалення записів із відсутніми значеннями, якщо їх небагато та не впливають суттєво на набір даних.
- Імпутація: заповнення пропущених значень за допомогою статистичних методів, таких як середнє значення, медіана чи мода, або за допомогою більш складних методів, таких як K-найближчі сусіди чи імпутація регресії.
- Видалення дублікатів: дублікати записів можуть спотворити аналіз, тому їх слід виявити та видалити. Це особливо важливо для наборів даних, де кожен запис має представляти унікальну сутність.
- Виправлення невідповідностей: це передбачає стандартизацію записів даних, які мають бути однаковими, наприклад формати дати, категорійні мітки або регістр тексту.
Приклад: у наборі даних, що містить інформацію про клієнта, у стовпці «Вік» можуть бути відсутні значення. Ви можете заповнити ці відсутні значення середнім віком набору даних, щоб зберегти розподіл.
3. Перетворення даних
Перетворення даних передбачає перетворення даних у формат, придатний для аналізу та моделювання. Цей крок може включати:
- Нормалізація і стандартизація: Ці методи використовуються для масштабування числових функцій до загального діапазону або розподілу, що особливо важливо для алгоритмів, чутливих до масштабування функцій, таких як машини підтримки векторів або кластеризація K-Means.
- Нормалізація: масштабування функцій до діапазону [0, 1] за допомогою мінімально-максимального масштабування.
- Стандартизація: трансформація ознак, щоб мати середнє значення 0 і стандартне відхилення 1.
- Кодування категоріальних змінних: Алгоритми машинного навчання потребують числового введення. Тому категоріальні змінні повинні бути перетворені в числові значення. Техніки включають:
- Кодування етикетки: присвоєння унікального цілого числа кожній категорії.
- One-Hot кодування: Створення двійкових стовпців для кожної категорії, що є кращим, якщо між категоріями немає порядкового зв’язку.
- Функціональна інженерія: Створення нових функцій або зміна існуючих для покращення продуктивності моделі. Це може включати:
- Характеристики поліномів: Створення термінів взаємодії або поліноміальних термінів із наявних функцій.
- Бінінг: Перетворення неперервних змінних у категоріальні шляхом групування їх у контейнери.
Приклад: у наборі даних зі стовпцем «Місто», що містить категоричні дані, ви можете використовувати однократне кодування, щоб створити двійкові стовпці для кожного міста, дозволяючи моделі інтерпретувати їх як числові дані.
4. Зменшення даних
Методи зменшення даних використовуються для зменшення обсягу даних, зберігаючи їх цілісність. Це може підвищити ефективність обчислень і продуктивність моделі. Методи включають:
- Зменшення розмірності: такі методи, як аналіз головних компонентів (PCA) або t-розподілене стохастичне вбудовування сусідів (t-SNE), використовуються для зменшення кількості ознак, зберігаючи дисперсію або структуру даних.
- Вибір функції: визначення та збереження лише найбільш релевантних функцій на основі статистичних тестів, кореляційного аналізу або вимірювань важливості на основі моделі.
Приклад: якщо набір даних містить 100 ознак, можна використати PCA, щоб скоротити його до меншого набору основних компонентів, які охоплюють більшу частину дисперсії, таким чином спрощуючи модель без значної втрати інформації.
5. Розбиття даних
Перш ніж навчати модель машинного навчання, важливо розділити дані на окремі набори для навчання, перевірки та тестування. Це гарантує, що продуктивність моделі можна оцінити на невидимих даних, зменшуючи ризик переобладнання.
- Набір тренувань: частина даних, яка використовується для навчання моделі.
- Набір для перевірки: окрема підмножина, яка використовується для налаштування параметрів моделі та прийняття рішень щодо архітектури моделі.
- Тестовий набір: Остаточна підмножина, яка використовується для оцінки продуктивності моделі після навчання та перевірки.
Загальною практикою є використання розподілу 70-15-15, але це може змінюватися залежно від розміру набору даних і конкретних вимог проекту.
6. Збільшення даних
Для певних типів даних, зокрема зображень і тексту, можна використовувати розширення даних, щоб штучно збільшити розмір навчального набору даних шляхом створення модифікованих версій існуючих даних. Це може допомогти покращити стійкість моделі та узагальнення. Техніки включають:
- Збільшення зображення: Застосування таких трансформацій, як обертання, масштабування, відображення та налаштування кольору для створення нових навчальних зразків.
- Збільшення тексту: використання таких методів, як заміна синонімів, випадкова вставка або зворотний переклад для створення нових текстових даних.
Приклад: у завданні класифікації зображень ви можете застосувати випадкові повороти та перевороти до зображень, щоб створити більш різноманітний навчальний набір, допомагаючи моделі краще узагальнювати невидимі дані.
Інструменти та платформи для підготовки та очищення даних
Google Cloud пропонує кілька інструментів і служб, які полегшують підготовку та очищення даних:
- Google Cloud Dataprep: візуальний інструмент для дослідження, очищення та підготовки даних для аналізу. Він забезпечує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс і автоматичні пропозиції для спрощення процесу підготовки даних.
- BigQuery: повністю кероване безсерверне сховище даних, яке дозволяє виконувати швидкі запити SQL до великих наборів даних. Його можна використовувати для попередньої обробки та очищення даних перед подачею їх у моделі машинного навчання.
- Cloud Datalab: інтерактивний інструмент для дослідження, аналізу та візуалізації даних, який можна використовувати для підготовки та очищення даних за допомогою Python і SQL.
- Хмарний потік даних: повністю керований сервіс для потокової та пакетної обробки даних, який можна використовувати для створення складних конвеєрів підготовки даних.
Процес підготовки та очищення даних є критично важливим компонентом робочого процесу машинного навчання. Він включає кілька етапів, включаючи збір даних, очищення, перетворення, скорочення, поділ і збільшення. Кожен крок вимагає ретельного розгляду та застосування відповідних методів, щоб забезпечити високу якість даних і придатність для навчання надійних і точних моделей машинного навчання. Використовуючи такі інструменти та платформи, як ті, що пропонує Google Cloud, спеціалісти з обробки даних та інженери машинного навчання можуть спростити й оптимізувати цей процес, що зрештою призведе до ефективнішої та результативної розробки моделей.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Які критерії вибору правильного алгоритму для даної задачі?
- Якщо хтось використовує модель Google і навчає її на власному екземплярі, чи зберігає Google удосконалення, зроблені на основі даних навчання?
- Як дізнатися, яку модель ML використовувати, перш ніж навчати її?
- Що таке регресійна задача?
- Як можна переходити між таблицями Vertex AI і AutoML?
- Чи можна використовувати Kaggle для завантаження фінансових даних і виконання статистичного аналізу та прогнозування за допомогою економетричних моделей, таких як R-квадрат, ARIMA або GARCH?
- Чи можна використовувати машинне навчання для прогнозування ризику ішемічної хвороби серця?
- Які фактичні зміни відбулися внаслідок ребрендингу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Що таке показники оцінки ефективності моделі?
- Що таке лінійна регресія?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning