Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?

U području strojnog učenja, posebno kada radite s platformama kao što je Google Cloud Machine Learning, priprema i čišćenje podataka ključni je korak koji izravno utječe na izvedbu i točnost modela koje razvijate. Ovaj proces uključuje nekoliko faza, od kojih je svaka osmišljena kako bi se osiguralo da su podaci korišteni za obuku visoke kvalitete, relevantni i prikladni za namjeravani zadatak strojnog učenja. Razmotrimo sveobuhvatne korake uključene u pripremu i čišćenje podataka prije treniranja modela strojnog učenja.

Razumijevanje važnosti pripreme i čišćenja podataka

Priprema i čišćenje podataka temeljni su koraci u procesu strojnog učenja. Kvaliteta vaših podataka može značajno utjecati na izvedbu vaših modela strojnog učenja. Loše pripremljeni podaci mogu dovesti do netočnih modela, dok dobro pripremljeni podaci mogu povećati točnost modela, smanjiti vrijeme obuke i poboljšati interpretabilnost rezultata. Proces pripreme i čišćenja podataka je iterativan i može zahtijevati ponavljanje više puta tijekom životnog ciklusa razvoja modela.

Koraci u pripremi i čišćenju podataka

1. Prikupljanje i integracija podataka

Početni korak u pripremi podataka je prikupljanje podataka iz različitih izvora. To može uključivati ​​baze podataka, proračunske tablice, API-je, web scraping, IoT uređaje i još mnogo toga. Jednom prikupljeni podaci moraju se integrirati u jedan skup podataka. Tijekom integracije važno je osigurati da su podaci iz različitih izvora kompatibilni i dosljedni. To može uključivati ​​rješavanje problema kao što su različiti formati podataka, mjerne jedinice i tipovi podataka.

Primjer: pretpostavimo da gradite prediktivni model za odlazak korisnika koristeći podatke iz više odjela kao što su prodaja, podrška i marketing. Trebali biste spojiti te skupove podataka u kohezivni skup podataka koji predstavlja holistički pogled na putovanje korisnika.

2. Čišćenje podataka

Čišćenje podataka uključuje prepoznavanje i ispravljanje pogrešaka i nedosljednosti u skupu podataka. Ovaj korak je bitan za osiguranje točnosti i pouzdanosti podataka. Zadaci čišćenja podataka uključuju:

- Rukovanje vrijednostima koje nedostaju: Podaci koji nedostaju mogu nastati zbog raznih razloga kao što su pogreške pri unosu podataka, kvar opreme ili oštećenje podataka. Uobičajene strategije za rukovanje vrijednostima koje nedostaju uključuju:
- brisanje: Uklanjanje zapisa s vrijednostima koje nedostaju ako ih je malo i ne utječu značajno na skup podataka.
- Imputacija: Popunjavanje vrijednosti koje nedostaju korištenjem statističkih metoda kao što su srednja vrijednost, medijan ili modus ili korištenjem sofisticiranijih tehnika poput K-najbližih susjeda ili regresijske imputacije.

- Uklanjanje duplikata: Dvostruki zapisi mogu iskriviti analizu i trebaju se identificirati i ukloniti. Ovo je osobito važno u skupovima podataka gdje bi svaki zapis trebao predstavljati jedinstveni entitet.

- Ispravljanje nedosljednosti: Ovo uključuje standardiziranje unosa podataka koji bi trebali biti ujednačeni, kao što su formati datuma, kategoričke oznake ili velika i mala slova teksta.

Primjer: u skupu podataka koji sadrži informacije o korisniku, mogli biste naići na nedostajuće vrijednosti u stupcu 'Dob'. Možete odlučiti popuniti ove vrijednosti koje nedostaju srednjom starošću skupa podataka kako biste održali distribuciju.

3. Transformacija podataka

Transformacija podataka uključuje pretvaranje podataka u format koji je prikladan za analizu i modeliranje. Ovaj korak može uključivati:

- Normalizacija i standardizacija: Ove se tehnike koriste za skaliranje numeričkih značajki na zajednički raspon ili distribuciju, što je osobito važno za algoritme osjetljive na skaliranje značajki, kao što su Support Vector Machines ili K-Means klasteriranje.

- Normalizacija: Ponovno skaliranje značajki u rasponu od [0, 1] korištenjem min-max skaliranja.
- Standardizacija: Transformirajuća svojstva da imaju srednju vrijednost 0 i standardnu ​​devijaciju 1.

- Kodiranje kategoričkih varijabli: Algoritmi strojnog učenja zahtijevaju numerički unos. Stoga se kategoričke varijable moraju pretvoriti u numeričke vrijednosti. Tehnike uključuju:
- Kodiranje oznake: Dodjeljivanje jedinstvenog cijelog broja svakoj kategoriji.
- One-Hot kodiranje: Stvaranje binarnih stupaca za svaku kategoriju, što je poželjno kada ne postoji redni odnos između kategorija.

- Inženjering značajki: Stvaranje novih značajki ili modificiranje postojećih radi poboljšanja izvedbe modela. To može uključivati:
- Polinomske značajke: Generiranje uvjeta interakcije ili polinomskih uvjeta iz postojećih značajki.
- košare: Pretvaranje kontinuiranih varijabli u kategoričke njihovim grupiranjem u spremnike.

Primjer: u skupu podataka sa stupcem 'Grad' koji sadrži kategoričke podatke, možete koristiti jednokratno kodiranje za stvaranje binarnih stupaca za svaki grad, dopuštajući modelu da ih interpretira kao numeričke ulaze.

4. Smanjenje podataka

Tehnike redukcije podataka koriste se za smanjenje količine podataka uz zadržavanje njihove cjelovitosti. To može poboljšati učinkovitost računanja i performanse modela. Metode uključuju:

- Smanjenje dimenzija: Tehnike kao što su analiza glavnih komponenti (PCA) ili t-distribuirano stohastičko ugrađivanje susjeda (t-SNE) koriste se za smanjenje broja značajki uz očuvanje varijance ili strukture u podacima.
- Odabir značajke: Identificiranje i zadržavanje samo najrelevantnijih značajki na temelju statističkih testova, analize korelacije ili mjerenja važnosti temeljene na modelu.

Primjer: ako skup podataka sadrži 100 značajki, PCA se može koristiti za smanjivanje toga na manji skup glavnih komponenti koje obuhvaćaju većinu varijance, čime se model pojednostavljuje bez značajnog gubitka informacija.

5. Podjela podataka

Prije treniranja modela strojnog učenja bitno je podijeliti podatke u zasebne skupove za obuku, provjeru valjanosti i testiranje. Ovo osigurava da se izvedba modela može ocijeniti na nevidljivim podacima, smanjujući rizik od prekomjernog opremanja.

- Set za trening: Dio podataka koji se koristi za obuku modela.
- Skup za provjeru valjanosti: Zaseban podskup koji se koristi za podešavanje parametara modela i donošenje odluka o arhitekturi modela.
- Set za testiranje: Konačni podskup koji se koristi za procjenu izvedbe modela nakon obuke i validacije.

Uobičajena praksa je korištenje podjele 70-15-15, ali to može varirati ovisno o veličini skupa podataka i specifičnim zahtjevima projekta.

6. Povećanje podataka

Za određene vrste podataka, posebice slike i tekst, povećanje podataka može se koristiti za umjetno povećanje veličine skupa podataka za obuku stvaranjem modificiranih verzija postojećih podataka. To može pomoći u poboljšanju robusnosti i generalizacije modela. Tehnike uključuju:

- Povećanje slike: Primjena transformacija kao što su rotacija, skaliranje, okretanje i podešavanje boja za stvaranje novih uzoraka za obuku.
- Povećanje teksta: Korištenje tehnika poput zamjene sinonima, nasumičnog umetanja ili povratnog prijevoda za generiranje novih tekstualnih podataka.

Primjer: u zadatku klasifikacije slika možete primijeniti nasumične rotacije i okretaje na slike kako biste stvorili raznolikiji skup za obuku, pomažući modelu da bolje generalizira nevidljive podatke.

Alati i platforme za pripremu i čišćenje podataka

Google Cloud nudi nekoliko alata i usluga koji olakšavaju pripremu i čišćenje podataka:

- Google Cloud Dataprep: Vizualni alat za istraživanje, čišćenje i pripremu podataka za analizu. Pruža intuitivno sučelje i automatizirane prijedloge za pojednostavljenje procesa pripreme podataka.

- BigQueryja: Potpuno upravljano skladište podataka bez poslužitelja koje omogućuje brze SQL upite na velikim skupovima podataka. Može se koristiti za prethodnu obradu i čišćenje podataka prije unošenja u modele strojnog učenja.

- Cloud Datalab: Interaktivni alat za istraživanje, analizu i vizualizaciju podataka, koji se može koristiti za pripremu i čišćenje podataka pomoću Pythona i SQL-a.

- Protok podataka u oblaku: Potpuno upravljana usluga za strujnu i skupnu obradu podataka, koja se može koristiti za izgradnju složenih cjevovoda za pripremu podataka.

Proces pripreme i čišćenja podataka kritična je komponenta tijeka rada strojnog učenja. Uključuje više koraka, uključujući prikupljanje podataka, čišćenje, transformaciju, smanjenje, razdvajanje i povećanje. Svaki korak zahtijeva pažljivo razmatranje i primjenu odgovarajućih tehnika kako bi se osiguralo da su podaci visoke kvalitete i prikladni za obuku robusnih i točnih modela strojnog učenja. Iskorištavanjem alata i platformi poput onih koje nudi Google Cloud, znanstvenici za podatke i inženjeri strojnog učenja mogu pojednostaviti i optimizirati ovaj proces, što u konačnici dovodi do učinkovitijeg i učinkovitijeg razvoja modela.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• Koji su kriteriji za odabir pravog algoritma za određeni problem?
• Ako netko koristi Googleov model i obučava ga na vlastitoj instanci, zadržava li Google poboljšanja napravljena na temelju podataka o obuci?
• Kako znati koji ML model koristiti prije nego što ga obučite?
• Što je zadatak regresije?
• Kako se može prijeći između Vertex AI i AutoML tablica?
• Je li moguće koristiti Kaggle za učitavanje financijskih podataka i izvođenje statističkih analiza i predviđanja korištenjem ekonometrijskih modela kao što su R-kvadrat, ARIMA ili GARCH?
• Može li se strojno učenje koristiti za predviđanje rizika od koronarne bolesti srca?
• Koje su stvarne promjene uslijed rebrandinga Google Cloud Machine Learninga u Vertex AI?
• Koje su metrike procjene izvedbe modela?
• Što je linearna regresija?

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Još pitanja i odgovora:

• Polje: Umjetna inteligencija
• Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
• Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
• Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)