Hogyan készítsük elő és tisztítsuk meg az adatokat edzés előtt?
A gépi tanulás területén, különösen, ha olyan platformokkal dolgozik, mint a Google Cloud Machine Learning, az adatok előkészítése és tisztítása olyan kritikus lépés, amely közvetlenül befolyásolja a kifejlesztett modellek teljesítményét és pontosságát. Ez a folyamat több szakaszból áll, amelyek mindegyike azt hivatott biztosítani, hogy a képzéshez felhasznált adatok jó minőségűek, relevánsak és alkalmasak legyenek a tervezett gépi tanulási feladatra. Tekintsük az adatok előkészítésének és tisztításának átfogó lépéseit a gépi tanulási modell betanítása előtt.
Az adat-előkészítés és -tisztítás fontosságának megértése
Az adatok előkészítése és tisztítása a gépi tanulási folyamat alapvető lépései. Az adatok minősége jelentősen befolyásolhatja gépi tanulási modelljei teljesítményét. A rosszul előkészített adatok pontatlan modellekhez vezethetnek, míg a jól előkészített adatok javíthatják a modell pontosságát, csökkenthetik a képzési időt és javíthatják az eredmények értelmezhetőségét. Az adatok előkészítésének és tisztításának folyamata iteratív, és a modellfejlesztési életciklus során többszöri újratekintést igényelhet.
Az adatok előkészítésének és tisztításának lépései
1. Adatgyűjtés és integráció
Az adatok előkészítésének kezdeti lépése a különböző forrásokból származó adatok összegyűjtése. Ez magában foglalhat adatbázisokat, táblázatokat, API-kat, webkaparást, IoT-eszközöket és még sok mást. Az összegyűjtést követően az adatokat egyetlen adathalmazba kell integrálni. Az integráció során fontos ügyelni arra, hogy a különböző forrásokból származó adatok kompatibilisek és konzisztensek legyenek. Ez magában foglalhatja az olyan problémák megoldását, mint például az eltérő adatformátumok, mértékegységek és adattípusok.
Példa: Tegyük fel, hogy prediktív modellt hoz létre az ügyfelek lemorzsolódásához több részlegtől származó adatok felhasználásával, például értékesítési, támogatási és marketinges. Ezeket az adatkészleteket össze kell vonni egy összefüggő adatkészletbe, amely az ügyfélút holisztikus nézetét képviseli.
2. Adatok tisztítása
Az adattisztítás magában foglalja az adatkészlet hibáinak és következetlenségeinek azonosítását és kijavítását. Ez a lépés elengedhetetlen az adatok pontosságának és megbízhatóságának biztosításához. Az adattisztítási feladatok a következők:
- Hiányzó értékek kezelése: Az adatok hiánya különböző okok miatt fordulhat elő, például adatbeviteli hibák, berendezés hibás működése vagy adatsérülés. A hiányzó értékek kezelésére szolgáló általános stratégiák a következők:
- törlés: A hiányzó értékekkel rendelkező rekordok eltávolítása, ha kevés, és nincs jelentős hatással az adatkészletre.
- Imputáció: A hiányzó értékek kitöltése statisztikai módszerekkel, mint például átlag, medián vagy módus, vagy kifinomultabb technikák, például K-legközelebbi szomszédok vagy regressziós imputáció használatával.
- Ismétlődések eltávolítása: Az ismétlődő rekordok torzíthatják az elemzést, ezért azonosítani kell és el kell távolítani őket. Ez különösen fontos azokban az adatkészletekben, ahol minden rekordnak egyedi entitást kell képviselnie.
- Az inkonzisztenciák kijavítása: Ez magában foglalja az adatbevitelek szabványosítását, amelyeknek egységesnek kell lenniük, például dátumformátumok, kategorikus címkék vagy kis- és nagybetűk.
Példa: Egy ügyféladatokat tartalmazó adatkészletben előfordulhat, hogy hiányzó értékeket talál az „Életkor” oszlopban. Dönthet úgy, hogy ezeket a hiányzó értékeket kitölti az adatkészlet medián korával az eloszlás fenntartása érdekében.
3. Adatátalakítás
Az adatátalakítás magában foglalja az adatok elemzésre és modellezésre alkalmas formátumba való átalakítását. Ez a lépés a következőket tartalmazhatja:
- Normalizálás és szabványosítás: Ezeket a technikákat a numerikus jellemzők közös tartományra vagy eloszlásra skálázására használják, ami különösen fontos a jellemzőskálázásra érzékeny algoritmusok esetében, mint például a Support Vector Machines vagy a K-Means klaszterezés.
- Normalizálás: Jellemzők átskálázása [0, 1] tartományra min-max skálázással.
- Szabványosítás: Jellemzők átalakítása úgy, hogy az átlag 0 és a szórása 1 legyen.
- Kategorikus változók kódolása: A gépi tanulási algoritmusok numerikus bevitelt igényelnek. Ezért a kategorikus változókat számértékekké kell konvertálni. A technikák a következők:
- Címkekódolás: Minden kategóriához egyedi egész szám hozzárendelése.
- One-Hot kódolás: Bináris oszlopok létrehozása minden kategóriához, ami akkor célszerű, ha a kategóriák között nincs ordinális kapcsolat.
- Feature Engineering: Új funkciók létrehozása vagy meglévők módosítása a modell teljesítményének javítása érdekében. Ez magában foglalhatja:
- Polinom jellemzők: Interakciós kifejezések vagy polinomiális kifejezések generálása meglévő szolgáltatásokból.
- Binning: Folytonos változók kategorikussá konvertálása tárolókba csoportosítással.
Példa: Egy kategorikus adatokat tartalmazó „Város” oszlopot tartalmazó adatkészletben egy-hot kódolást használhat az egyes városokhoz bináris oszlopok létrehozásához, lehetővé téve a modell számára, hogy ezeket numerikus bemenetként értelmezze.
4. Adatcsökkentés
Az adatcsökkentési technikákat az adatok mennyiségének csökkentésére használják, miközben megőrzik azok integritását. Ez javíthatja a számítási hatékonyságot és a modell teljesítményét. A módszerek a következők:
- Dimenzionalitás csökkentés: Az olyan technikák, mint a főkomponens-elemzés (PCA) vagy a t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) a jellemzők számának csökkentésére szolgálnak, miközben megőrzik az adatok eltéréseit vagy szerkezetét.
- Funkció kiválasztása: Csak a legrelevánsabb jellemzők azonosítása és megtartása statisztikai tesztek, korrelációs elemzések vagy modellalapú fontossági mérések alapján.
Példa: Ha egy adatkészlet 100 jellemzőt tartalmaz, a PCA segítségével ezt a fő összetevők kisebb halmazára lehet redukálni, amelyek rögzítik a variancia nagy részét, így egyszerűsítve a modellt jelentős információvesztés nélkül.
5. Adatfelosztás
A gépi tanulási modell betanítása előtt elengedhetetlen, hogy az adatokat külön készletekre ossza fel a betanítás, az érvényesítés és a tesztelés céljából. Ez biztosítja, hogy a modell teljesítménye nem látott adatokon is értékelhető legyen, csökkentve a túlillesztés kockázatát.
- Képzési készlet: Az adatoknak a modell betanításához használt része.
- Érvényesítési készlet: A modellparaméterek hangolására és a modellarchitektúrával kapcsolatos döntések meghozatalára szolgáló külön részhalmaz.
- Tesztkészlet: Utolsó részhalmaz, amelyet a modell teljesítményének értékelésére használnak a betanítás és az érvényesítés után.
Általános gyakorlat a 70-15-15-ös felosztás használata, de ez az adatkészlet méretétől és a projekt konkrét követelményeitől függően változhat.
6. Adatbővítés
Bizonyos típusú adatok, különösen képek és szövegek esetében az adatkiegészítés használható a betanítási adatkészlet méretének mesterséges növelésére a meglévő adatok módosított változatainak létrehozásával. Ez segíthet a modell robusztusságának és általánosításának javításában. A technikák a következők:
- Képnövelés: Transzformációk, például elforgatás, méretezés, átfordítás és színbeállítás alkalmazása új képzési minták létrehozásához.
- Szövegbővítés: Olyan technikák alkalmazása, mint a szinonimák helyettesítése, véletlenszerű beillesztés vagy visszafordítás új szöveges adatok generálására.
Példa: Egy képosztályozási feladatban véletlenszerű elforgatásokat és átfordításokat alkalmazhat a képeken, hogy változatosabb képzési halmazt hozzon létre, így a modell jobban általánosítható a nem látott adatokra.
Eszközök és platformok az adatok előkészítéséhez és tisztításához
A Google Cloud számos eszközt és szolgáltatást kínál, amelyek megkönnyítik az adatok előkészítését és tisztítását:
- Google Cloud Dataprep: Vizuális eszköz az adatok feltárásához, tisztításához és elemzésre való előkészítéséhez. Intuitív felületet és automatizált javaslatokat biztosít az adat-előkészítési folyamat egyszerűsítéséhez.
- BigQuery: Teljesen felügyelt, kiszolgáló nélküli adattárház, amely lehetővé teszi a nagy adatkészletek gyors SQL lekérdezését. Használható adatok előfeldolgozására és tisztítására, mielőtt betáplálná őket a gépi tanulási modellekbe.
- Cloud Datalab: Az adatok feltárására, elemzésére és megjelenítésére szolgáló interaktív eszköz, amely Python és SQL használatával adatok előkészítésére és tisztítására használható.
- Cloud Dataflow: Teljesen felügyelt szolgáltatás adatfolyam- és kötegelt adatfeldolgozáshoz, amely komplex adat-előkészítő folyamatok építésére használható.
Az adatok előkészítésének és tisztításának folyamata a gépi tanulási munkafolyamat kritikus összetevője. Ez több lépésből áll, beleértve az adatgyűjtést, tisztítást, átalakítást, csökkentést, felosztást és kiegészítést. Minden egyes lépés alapos megfontolást és megfelelő technikák alkalmazását igényli annak biztosítására, hogy az adatok jó minőségűek legyenek, és alkalmasak legyenek robusztus és pontos gépi tanulási modellek betanítására. A Google Cloud által kínált eszközök és platformok kihasználásával az adattudósok és a gépi tanulási mérnökök racionalizálhatják és optimalizálhatják ezt a folyamatot, ami végső soron hatékonyabb és hatékonyabb modellfejlesztéshez vezet.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Sokféle algoritmust említett, mint például a lineáris regresszió, a döntési fák. Ezek mind neuronális hálózatok?
- Melyek egy modell teljesítményértékelési mutatói?
- Mi a lineáris regresszió?
- Lehetséges a különböző ML modellek kombinálása és egy master AI létrehozása?
- Melyek a gépi tanulásban leggyakrabban használt algoritmusok?
- Hogyan készítsünk egy verziót a modellből?
- Hogyan alkalmazzuk az ML 7 lépését egy példakörnyezetben?
- Hogyan alkalmazható a gépi tanulás az építési engedélyezési adatokra?
- Miért szűnt meg az AutoML Tables, és mi követi őket?
- Mi a feladata a játékosok által rajzolt emblémák értelmezésének az AI kontextusában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben