Jak připravit a vyčistit data před tréninkem?
V oblasti strojového učení, zejména při práci s platformami, jako je Google Cloud Machine Learning, je příprava a čištění dat kritickým krokem, který přímo ovlivňuje výkon a přesnost modelů, které vyvíjíte. Tento proces zahrnuje několik fází, z nichž každá je navržena tak, aby zajistila, že data použitá pro školení jsou vysoce kvalitní, relevantní a vhodná pro zamýšlený úkol strojového učení. Podívejme se na komplexní kroky spojené s přípravou a čištěním dat před trénováním modelu strojového učení.
Pochopení důležitosti přípravy a čištění dat
Příprava a čištění dat jsou základními kroky v procesu strojového učení. Kvalita vašich dat může výrazně ovlivnit výkon vašich modelů strojového učení. Špatně připravená data mohou vést k nepřesným modelům, zatímco dobře připravená data mohou zvýšit přesnost modelu, zkrátit dobu školení a zlepšit interpretovatelnost výsledků. Proces přípravy a čištění dat je iterativní a může vyžadovat opakovanou kontrolu během životního cyklu vývoje modelu.
Kroky v přípravě a čištění dat
1. Sběr a integrace dat
Prvním krokem při přípravě dat je shromáždit data z různých zdrojů. To může zahrnovat databáze, tabulky, API, web scraping, zařízení IoT a další. Po shromáždění musí být data integrována do jediné datové sady. Během integrace je důležité zajistit, aby data z různých zdrojů byla kompatibilní a konzistentní. To může zahrnovat řešení problémů, jako jsou různé formáty dat, měrné jednotky a typy dat.
Příklad: Předpokládejme, že vytváříte prediktivní model pro odchod zákazníků pomocí dat z více oddělení, jako je prodej, podpora a marketing. Tyto datové sady byste museli sloučit do soudržné datové sady, která představuje holistický pohled na cestu zákazníka.
2. Čištění dat
Čištění dat zahrnuje identifikaci a opravu chyb a nekonzistencí v datové sadě. Tento krok je nezbytný pro zajištění přesnosti a spolehlivosti dat. Mezi úkoly čištění dat patří:
- Zpracování chybějících hodnot: K chybějícím datům může dojít z různých důvodů, jako jsou chyby při zadávání dat, porucha zařízení nebo poškození dat. Mezi běžné strategie nakládání s chybějícími hodnotami patří:
- vymazání: Odstranění záznamů s chybějícími hodnotami, pokud je jich málo a nemají významný dopad na datovou sadu.
- Imputace: Doplnění chybějících hodnot pomocí statistických metod, jako je průměr, medián nebo modus, nebo pomocí sofistikovanějších technik, jako jsou K-nejbližší sousedé nebo regresní imputace.
- Odstranění duplikátů: Duplicitní záznamy mohou zkreslit analýzu a měly by být identifikovány a odstraněny. To je zvláště důležité u datových sad, kde by každý záznam měl představovat jedinečnou entitu.
- Oprava nesrovnalostí: To zahrnuje standardizaci datových položek, které by měly být jednotné, jako jsou formáty data, kategoriální štítky nebo velká a malá písmena.
Příklad: V datové sadě obsahující informace o zákaznících se můžete setkat s chybějícími hodnotami ve sloupci 'Věk'. Chcete-li zachovat distribuci, můžete se rozhodnout vyplnit tyto chybějící hodnoty středním stářím datové sady.
3. Transformace dat
Transformace dat zahrnuje konverzi dat do formátu, který je vhodný pro analýzu a modelování. Tento krok může zahrnovat:
- Normalizace a standardizace: Tyto techniky se používají ke škálování numerických prvků na společný rozsah nebo distribuci, což je zvláště důležité pro algoritmy citlivé na škálování prvků, jako je podpora vektorových strojů nebo shlukování K-Means.
- Normalizace: Změna měřítka funkcí na rozsah [0, 1] pomocí min-max měřítka.
- Standardizace: Transformace prvků tak, aby měly průměr 0 a standardní odchylku 1.
- Kódování kategorických proměnných: Algoritmy strojového učení vyžadují numerický vstup. Proto je nutné kategorické proměnné převést na číselné hodnoty. Mezi tyto techniky patří:
- Kódování štítků: Přiřazení jedinečného celého čísla každé kategorii.
- One-Hot Encoding: Vytváření binárních sloupců pro každou kategorii, což je vhodnější, když mezi kategoriemi neexistuje žádný pořadový vztah.
- Inženýrství funkcí: Vytváření nových funkcí nebo úprava stávajících pro zlepšení výkonu modelu. To může zahrnovat:
- Vlastnosti polynomu: Generování termínů interakce nebo polynomických termínů z existujících prvků.
- Binning: Převod spojitých proměnných na kategorické jejich seskupením do přihrádek.
Příklad: V datové množině se sloupcem 'City' obsahujícím kategorická data můžete použít jednorázové kódování k vytvoření binárních sloupců pro každé město, což modelu umožní interpretovat je jako číselné vstupy.
4. Redukce dat
Techniky redukce dat se používají ke snížení objemu dat při zachování jejich integrity. To může zlepšit výpočetní efektivitu a výkon modelu. Mezi metody patří:
- Snížení rozměrů: Techniky, jako je analýza hlavních komponent (PCA) nebo t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), se používají ke snížení počtu prvků při zachování rozptylu nebo struktury v datech.
- Výběr funkcí: Identifikace a zachování pouze nejrelevantnějších funkcí na základě statistických testů, korelační analýzy nebo modelových měření důležitosti.
Příklad: Pokud datová sada obsahuje 100 prvků, lze PCA použít k redukci na menší sadu hlavních komponent, které zachycují většinu odchylek, a tím zjednodušit model bez významné ztráty informací.
5. Rozdělení dat
Před trénováním modelu strojového učení je nezbytné rozdělit data do samostatných sad pro trénování, ověřování a testování. To zajišťuje, že výkon modelu lze vyhodnotit na neviditelných datech, čímž se snižuje riziko nadměrného vybavení.
- Tréninková sada: Část dat použitá k trénování modelu.
- Validační sada: Samostatná podmnožina používaná k ladění parametrů modelu a rozhodování o architektuře modelu.
- Testovací sada: Konečná podmnožina používaná k vyhodnocení výkonu modelu po školení a ověření.
Běžnou praxí je použití rozdělení 70-15-15, ale to se může lišit v závislosti na velikosti datové sady a konkrétních požadavcích projektu.
6. Rozšíření dat
Pro určité typy dat, zejména obrázky a text, lze použít augmentaci dat k umělému zvětšení velikosti trénovací datové sady vytvořením upravených verzí existujících dat. To může pomoci zlepšit robustnost modelu a zobecnění. Mezi tyto techniky patří:
- Zvětšení obrazu: Použití transformací, jako je rotace, změna měřítka, převrácení a úprava barev pro vytvoření nových tréninkových vzorků.
- Rozšíření textu: Použití technik, jako je nahrazení synonym, náhodné vložení nebo zpětný překlad, ke generování nových textových dat.
Příklad: V úloze klasifikace obrázků můžete použít náhodné rotace a převrácení obrázků, abyste vytvořili rozmanitější trénovací sadu, což pomůže modelu lépe zobecnit na neviditelná data.
Nástroje a platformy pro přípravu a čištění dat
Google Cloud nabízí několik nástrojů a služeb, které usnadňují přípravu a čištění dat:
- Google Cloud Dataprep: Vizuální nástroj pro zkoumání, čištění a přípravu dat pro analýzu. Poskytuje intuitivní rozhraní a automatizované návrhy pro zefektivnění procesu přípravy dat.
- BigQuery: Plně spravovaný datový sklad bez serveru, který umožňuje rychlé dotazy SQL na velké datové sady. Lze jej použít k předběžnému zpracování a čištění dat před jejich vložením do modelů strojového učení.
- Cloudová datová laboratoř: Interaktivní nástroj pro průzkum, analýzu a vizualizaci dat, který lze použít k přípravě a čištění dat pomocí Pythonu a SQL.
- Cloudový datový tok: Plně spravovaná služba pro streamování a dávkové zpracování dat, kterou lze použít k vytvoření komplexních kanálů pro přípravu dat.
Proces přípravy a čištění dat je kritickou součástí pracovního postupu strojového učení. Zahrnuje několik kroků, včetně sběru dat, čištění, transformace, redukce, rozdělení a rozšíření. Každý krok vyžaduje pečlivé zvážení a použití vhodných technik, aby bylo zajištěno, že data budou vysoce kvalitní a vhodná pro trénování robustních a přesných modelů strojového učení. Využitím nástrojů a platforem, jako jsou ty, které nabízí Google Cloud, mohou datoví vědci a inženýři strojového učení tento proces zefektivnit a optimalizovat, což nakonec povede k efektivnějšímu a efektivnějšímu vývoji modelů.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Google Cloud Machine Learning se nyní jmenuje Vertex AI. Jaký je teď rozdíl?
- Jaké jsou metriky hodnocení výkonu modelu?
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
- Jaké jsou některé z nejběžnějších algoritmů používaných ve strojovém učení?
- Jak vytvořit verzi modelu?
- Jak aplikovat 7 kroků ML v kontextu příkladu?
- Jak lze strojové učení aplikovat na data stavebních povolení?
- Proč byly tabulky AutoML ukončeny a co je následuje?
- Co je úkolem interpretace čmáranic nakreslených hráči v kontextu umělé inteligence?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning