Hvordan forberede og rense data før trening?
Når det gjelder maskinlæring, spesielt når du arbeider med plattformer som Google Cloud Machine Learning, er forberedelse og rensing av data et kritisk trinn som direkte påvirker ytelsen og nøyaktigheten til modellene du utvikler. Denne prosessen involverer flere faser, hver utformet for å sikre at dataene som brukes til opplæring er av høy kvalitet, relevante og egnet for den tiltenkte maskinlæringsoppgaven. La oss vurdere de omfattende trinnene som er involvert i å forberede og rense data før vi trener en maskinlæringsmodell.
Forstå viktigheten av dataforberedelse og rengjøring
Dataforberedelse og -rensing er grunnleggende trinn i maskinlæringspipelinen. Kvaliteten på dataene dine kan påvirke ytelsen til maskinlæringsmodellene dine betydelig. Dårlig forberedte data kan føre til unøyaktige modeller, mens godt forberedte data kan forbedre modellens nøyaktighet, redusere treningstiden og forbedre tolkningsbarheten av resultater. Prosessen med dataforberedelse og -rensing er iterativ og kan kreve gjensyn flere ganger gjennom hele modellens livssyklus.
Trinn i dataforberedelse og rengjøring
1. Datainnsamling og integrasjon
Det første trinnet i dataforberedelse er å samle inn data fra ulike kilder. Dette kan inkludere databaser, regneark, APIer, nettskraping, IoT-enheter og mer. Når dataene er samlet inn, må de integreres i et enkelt datasett. Under integrasjon er det viktig å sikre at dataene fra ulike kilder er kompatible og konsistente. Dette kan innebære å løse problemer som ulike dataformater, måleenheter og datatyper.
Eksempel: Anta at du bygger en prediktiv modell for kundefragang ved å bruke data fra flere avdelinger som salg, support og markedsføring. Du må slå sammen disse datasettene til et sammenhengende datasett som representerer et helhetlig syn på kundereisen.
2. Rengjøring av data
Datarydding innebærer å identifisere og korrigere feil og inkonsekvenser i datasettet. Dette trinnet er avgjørende for å sikre nøyaktigheten og påliteligheten til dataene. Datarenseoppgaver inkluderer:
- Håndtere manglende verdier: Manglende data kan oppstå på grunn av ulike årsaker som datainntastingsfeil, utstyrsfeil eller datakorrupsjon. Vanlige strategier for å håndtere manglende verdier inkluderer:
- sletting: Fjerning av poster med manglende verdier hvis de er få og ikke påvirker datasettet nevneverdig.
- Imputasjon: Fylle inn manglende verdier ved å bruke statistiske metoder som gjennomsnitt, median eller modus, eller ved å bruke mer sofistikerte teknikker som K-nærmeste naboer eller regresjonsberegning.
- Fjerne duplikater: Dupliserte poster kan skjeve analyser og bør identifiseres og fjernes. Dette er spesielt viktig i datasett der hver post skal representere en unik enhet.
- Korrigering av inkonsekvenser: Dette innebærer standardisering av dataoppføringer som skal være enhetlige, for eksempel datoformater, kategoriske etiketter eller store og små bokstaver.
Eksempel: I et datasett som inneholder kundeinformasjon, kan du støte på manglende verdier i 'Alder'-kolonnen. Du kan velge å fylle disse manglende verdiene med medianalderen til datasettet for å opprettholde distribusjonen.
3. Datatransformasjon
Datatransformasjon innebærer å konvertere data til et format som egner seg for analyse og modellering. Dette trinnet kan omfatte:
- Normalisering og standardisering: Disse teknikkene brukes til å skalere numeriske funksjoner til et felles område eller distribusjon, noe som er spesielt viktig for algoritmer som er følsomme for funksjonsskalering, for eksempel Support Vector Machines eller K-Means clustering.
- normalisering: Reskaleringsfunksjoner til et område på [0, 1] ved å bruke min-maks-skalering.
- Standardisering: Transformerer funksjoner til å ha et gjennomsnitt på 0 og et standardavvik på 1.
- Koding av kategoriske variabler: Maskinlæringsalgoritmer krever numerisk inndata. Derfor må kategoriske variabler konverteres til numeriske verdier. Teknikker inkluderer:
- Etikettkoding: Tilordne et unikt heltall til hver kategori.
- En-hot-koding: Opprette binære kolonner for hver kategori, noe som er å foretrekke når det ikke er noen ordinalrelasjon mellom kategoriene.
- Funksjonsteknikk: Opprette nye funksjoner eller endre eksisterende for å forbedre modellytelsen. Dette kan innebære:
- Polynomegenskaper: Genererer interaksjonstermer eller polynomtermer fra eksisterende funksjoner.
- binning: Konvertering av kontinuerlige variabler til kategoriske ved å gruppere dem i bins.
Eksempel: I et datasett med en 'By'-kolonne som inneholder kategoriske data, kan du bruke one-hot-koding for å lage binære kolonner for hver by, slik at modellen kan tolke disse som numeriske inndata.
4. Data Reduksjon
Datareduksjonsteknikker brukes for å redusere datavolumet og samtidig opprettholde integriteten. Dette kan forbedre beregningseffektiviteten og modellytelsen. Metoder inkluderer:
- Dimensjonsreduksjon: Teknikker som Principal Component Analysis (PCA) eller t-Distributed Stokastic Neighbor Embedding (t-SNE) brukes for å redusere antall funksjoner samtidig som varians eller struktur i dataene bevares.
- Funksjonsvalg: Identifisere og beholde kun de mest relevante funksjonene basert på statistiske tester, korrelasjonsanalyse eller modellbaserte viktighetsmål.
Eksempel: Hvis et datasett inneholder 100 funksjoner, kan PCA brukes til å redusere dette til et mindre sett med hovedkomponenter som fanger opp størstedelen av variansen, og dermed forenkle modellen uten betydelig tap av informasjon.
5. Datadeling
Før du trener en maskinlæringsmodell, er det viktig å dele opp dataene i separate sett for opplæring, validering og testing. Dette sikrer at modellens ytelse kan evalueres på usynlige data, noe som reduserer risikoen for overfitting.
- Treningssett: Delen av dataene som brukes til å trene modellen.
- Valideringssett: Et eget undersett som brukes til å justere modellparametere og ta beslutninger om modellarkitektur.
- Testsett: Et siste delsett som brukes til å evaluere modellens ytelse etter trening og validering.
En vanlig praksis er å bruke en 70-15-15 splittelse, men dette kan variere avhengig av størrelsen på datasettet og de spesifikke kravene til prosjektet.
6. Dataforsterkning
For visse typer data, spesielt bilder og tekst, kan dataforsterkning brukes til å kunstig øke størrelsen på opplæringsdatasettet ved å lage modifiserte versjoner av eksisterende data. Dette kan bidra til å forbedre modellens robusthet og generalisering. Teknikker inkluderer:
- Bildeforsterkning: Bruk av transformasjoner som rotasjon, skalering, vending og fargejustering for å lage nye treningsprøver.
- Tekstforsterkning: Bruke teknikker som synonymerstatning, tilfeldig innsetting eller tilbakeoversettelse for å generere nye tekstdata.
Eksempel: I en bildeklassifiseringsoppgave kan du bruke tilfeldige rotasjoner og vendinger på bilder for å lage et mer mangfoldig treningssett, og hjelpe modellen til å generalisere bedre til usynlige data.
Verktøy og plattformer for dataforberedelse og rengjøring
Google Cloud tilbyr flere verktøy og tjenester som forenkler dataforberedelse og rengjøring:
- Google Cloud Dataprep: Et visuelt verktøy for å utforske, rense og forberede data for analyse. Det gir et intuitivt grensesnitt og automatiserte forslag for å strømlinjeforme dataforberedelsesprosessen.
- BigQuery: Et fullt administrert, serverløst datavarehus som tillater raske SQL-spørringer på store datasett. Den kan brukes til å forhåndsbehandle og rense data før de mates inn i maskinlæringsmodeller.
- Cloud Datalab: Et interaktivt verktøy for datautforskning, analyse og visualisering, som kan brukes til å forberede og rense data ved hjelp av Python og SQL.
- Cloud Dataflow: En fullstendig administrert tjeneste for strøm- og batchdatabehandling, som kan brukes til å bygge komplekse dataforberedelsespipelines.
Prosessen med å klargjøre og rense data er en kritisk komponent i arbeidsflyten for maskinlæring. Det involverer flere trinn, inkludert datainnsamling, rengjøring, transformasjon, reduksjon, splitting og utvidelse. Hvert trinn krever nøye vurdering og bruk av passende teknikker for å sikre at dataene er av høy kvalitet og egnet for opplæring av robuste og nøyaktige maskinlæringsmodeller. Ved å utnytte verktøy og plattformer som de som tilbys av Google Cloud, kan datavitere og maskinlæringsingeniører strømlinjeforme og optimalisere denne prosessen, og til slutt føre til mer effektiv og effektiv modellutvikling.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Du nevnte mange slags algoritmer som lineær regresjon, beslutningstrær. Er dette alle nevronale nettverk?
- Hva er ytelsesevalueringsberegningene til en modell?
- Hva er lineær regresjon?
- Er det mulig å kombinere forskjellige ML-modeller og bygge en master AI?
- Hva er noen av de vanligste algoritmene som brukes i maskinlæring?
- Hvordan lage en versjon av modellen?
- Hvordan bruke de 7 trinnene i ML i en eksempelsammenheng?
- Hvordan kan maskinlæring brukes på bygningstillatelsesdata?
- Hvorfor ble AutoML Tables avviklet, og hva følger etter dem?
- Hva er oppgaven med å tolke doodler tegnet av spillere i sammenheng med AI?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning