Bagaimana untuk menyediakan dan membersihkan data sebelum latihan?
Dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya apabila bekerja dengan platform seperti Google Cloud Machine Learning, menyediakan dan membersihkan data ialah langkah kritikal yang secara langsung memberi kesan kepada prestasi dan ketepatan model yang anda bangunkan. Proses ini melibatkan beberapa fasa, setiap fasa direka untuk memastikan bahawa data yang digunakan untuk latihan adalah berkualiti tinggi, relevan dan sesuai untuk tugas pembelajaran mesin yang dimaksudkan. Mari kita pertimbangkan langkah komprehensif yang terlibat dalam menyediakan dan membersihkan data sebelum melatih model pembelajaran mesin.
Memahami Kepentingan Penyediaan dan Pembersihan Data
Penyediaan dan pembersihan data adalah langkah asas dalam saluran paip pembelajaran mesin. Kualiti data anda boleh mempengaruhi prestasi model pembelajaran mesin anda dengan ketara. Data yang disediakan dengan baik boleh menyebabkan model tidak tepat, manakala data yang disediakan dengan baik boleh meningkatkan ketepatan model, mengurangkan masa latihan dan meningkatkan kebolehtafsiran hasil. Proses penyediaan dan pembersihan data adalah berulang dan mungkin memerlukan tinjauan semula beberapa kali sepanjang kitaran hayat pembangunan model.
Langkah-langkah dalam Penyediaan dan Pembersihan Data
1. Pengumpulan dan Penyepaduan Data
Langkah awal dalam penyediaan data ialah mengumpul data daripada pelbagai sumber. Ini boleh termasuk pangkalan data, hamparan, API, pengikisan web, peranti IoT dan banyak lagi. Setelah dikumpulkan, data mesti disepadukan ke dalam set data tunggal. Semasa penyepaduan, adalah penting untuk memastikan bahawa data daripada sumber yang berbeza adalah serasi dan konsisten. Ini mungkin melibatkan penyelesaian isu seperti format data yang berbeza, unit ukuran dan jenis data.
Contoh: Katakan anda sedang membina model ramalan untuk churn pelanggan menggunakan data daripada berbilang jabatan seperti jualan, sokongan dan pemasaran. Anda perlu menggabungkan set data ini menjadi set data padu yang mewakili pandangan holistik perjalanan pelanggan.
2. Pembersihan Data
Pembersihan data melibatkan mengenal pasti dan membetulkan ralat dan ketidakkonsistenan dalam set data. Langkah ini penting untuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan data. Tugas pembersihan data termasuk:
- Mengendalikan Nilai yang Hilang: Data yang hilang boleh berlaku disebabkan pelbagai sebab seperti ralat kemasukan data, kerosakan peralatan atau kerosakan data. Strategi biasa untuk mengendalikan nilai yang hilang termasuk:
- penghapusan: Mengalih keluar rekod dengan nilai yang hilang jika ia adalah sedikit dan tidak memberi kesan ketara kepada set data.
- Imputasi: Mengisi nilai yang hilang menggunakan kaedah statistik seperti min, median atau mod, atau menggunakan teknik yang lebih canggih seperti jiran terdekat K atau imputasi regresi.
- Mengeluarkan Pendua: Rekod pendua boleh memesongkan analisis dan harus dikenal pasti serta dialih keluar. Ini amat penting dalam set data di mana setiap rekod harus mewakili entiti yang unik.
- Membetulkan Ketidakkonsistenan: Ini melibatkan penyeragaman entri data yang sepatutnya seragam, seperti format tarikh, label kategori atau huruf besar.
Contoh: Dalam set data yang mengandungi maklumat pelanggan, anda mungkin menghadapi nilai yang tiada dalam lajur 'Umur'. Anda boleh memilih untuk mengisi nilai yang tiada ini dengan umur median set data untuk mengekalkan pengedaran.
3. Transformasi Data
Transformasi data melibatkan penukaran data kepada format yang sesuai untuk analisis dan pemodelan. Langkah ini mungkin termasuk:
- Normalisasi dan Standardisasi: Teknik ini digunakan untuk menskalakan ciri berangka kepada julat atau pengedaran biasa, yang amat penting untuk algoritma yang sensitif kepada penskalaan ciri, seperti Mesin Vektor Sokongan atau pengelompokan K-Means.
- Normalisasi: Menskala semula ciri kepada julat [0, 1] menggunakan penskalaan min-maks.
- Standardisasi: Mengubah ciri untuk mempunyai min 0 dan sisihan piawai 1.
- Pengekodan Pembolehubah Kategori: Algoritma pembelajaran mesin memerlukan input berangka. Oleh itu, pembolehubah kategori mesti ditukar kepada nilai berangka. Teknik termasuk:
- Pengekodan Label: Menetapkan integer unik untuk setiap kategori.
- Pengekodan Satu-Hot: Mencipta lajur binari untuk setiap kategori, yang lebih baik apabila tiada hubungan ordinal antara kategori.
- Kejuruteraan Ciri: Mencipta ciri baharu atau mengubah suai yang sedia ada untuk meningkatkan prestasi model. Ini boleh melibatkan:
- Ciri Polinomial: Menjana istilah interaksi atau istilah polinomial daripada ciri sedia ada.
- Binning: Menukar pembolehubah selanjar kepada pembolehubah kategori dengan mengumpulkannya ke dalam tong.
Contoh: Dalam set data dengan lajur 'Bandar' yang mengandungi data kategori, anda mungkin menggunakan pengekodan satu-panas untuk mencipta lajur binari bagi setiap bandar, membenarkan model mentafsir ini sebagai input berangka.
4. Pengurangan Data
Teknik pengurangan data digunakan untuk mengurangkan volum data sambil mengekalkan integritinya. Ini boleh meningkatkan kecekapan pengiraan dan prestasi model. Kaedah termasuk:
- Pengurangan Dimensi: Teknik seperti Analisis Komponen Utama (PCA) atau T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) digunakan untuk mengurangkan bilangan ciri sambil mengekalkan varians atau struktur dalam data.
- Pemilihan Ciri: Mengenal pasti dan mengekalkan hanya ciri yang paling relevan berdasarkan ujian statistik, analisis korelasi atau ukuran kepentingan berasaskan model.
Contoh: Jika set data mengandungi 100 ciri, PCA boleh digunakan untuk mengurangkan ini kepada set komponen utama yang lebih kecil yang menangkap sebahagian besar varians, sekali gus memudahkan model tanpa kehilangan maklumat yang ketara.
5. Pemisahan Data
Sebelum melatih model pembelajaran mesin, adalah penting untuk membahagikan data kepada set berasingan untuk latihan, pengesahan dan ujian. Ini memastikan prestasi model boleh dinilai pada data yang tidak kelihatan, mengurangkan risiko overfitting.
- Set Latihan: Bahagian data yang digunakan untuk melatih model.
- Set Pengesahan: Subset berasingan yang digunakan untuk menala parameter model dan membuat keputusan tentang seni bina model.
- Set Ujian: Subset akhir yang digunakan untuk menilai prestasi model selepas latihan dan pengesahan.
Amalan biasa ialah menggunakan pembahagian 70-15-15, tetapi ini boleh berbeza-beza bergantung pada saiz set data dan keperluan khusus projek.
6. Pembesaran Data
Untuk jenis data tertentu, terutamanya imej dan teks, penambahan data boleh digunakan untuk meningkatkan saiz set data latihan secara buatan dengan mencipta versi diubah suai bagi data sedia ada. Ini boleh membantu meningkatkan keteguhan model dan generalisasi. Teknik termasuk:
- Pembesaran Imej: Menggunakan transformasi seperti putaran, penskalaan, flipping dan pelarasan warna untuk mencipta sampel latihan baharu.
- Pembesaran Teks: Menggunakan teknik seperti penggantian sinonim, sisipan rawak atau terjemahan belakang untuk menjana data teks baharu.
Contoh: Dalam tugas pengelasan imej, anda mungkin menggunakan putaran rawak dan selak pada imej untuk mencipta set latihan yang lebih pelbagai, membantu model membuat generalisasi dengan lebih baik kepada data yang tidak kelihatan.
Alat dan Platform untuk Penyediaan dan Pembersihan Data
Google Cloud menawarkan beberapa alat dan perkhidmatan yang memudahkan penyediaan dan pembersihan data:
- Persediaan Data Awan Google: Alat visual untuk meneroka, membersihkan dan menyediakan data untuk analisis. Ia menyediakan antara muka intuitif dan cadangan automatik untuk menyelaraskan proses penyediaan data.
- BigQuery: Gudang data terurus sepenuhnya tanpa pelayan yang membolehkan pertanyaan SQL pantas pada set data yang besar. Ia boleh digunakan untuk pramemproses dan membersihkan data sebelum memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin.
- Cloud Datalab: Alat interaktif untuk penerokaan, analisis dan visualisasi data, yang boleh digunakan untuk menyediakan dan membersihkan data menggunakan Python dan SQL.
- Aliran Data Awan: Perkhidmatan terurus sepenuhnya untuk pemprosesan data aliran dan kelompok, yang boleh digunakan untuk membina saluran paip penyediaan data yang kompleks.
Proses penyediaan dan pembersihan data ialah komponen kritikal aliran kerja pembelajaran mesin. Ia melibatkan pelbagai langkah, termasuk pengumpulan data, pembersihan, transformasi, pengurangan, pemisahan dan penambahan. Setiap langkah memerlukan pertimbangan yang teliti dan penggunaan teknik yang sesuai untuk memastikan bahawa data adalah berkualiti tinggi dan sesuai untuk melatih model pembelajaran mesin yang mantap dan tepat. Dengan memanfaatkan alatan dan platform seperti yang ditawarkan oleh Google Cloud, saintis data dan jurutera pembelajaran mesin boleh menyelaraskan dan mengoptimumkan proses ini, akhirnya membawa kepada pembangunan model yang lebih berkesan dan cekap.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Anda menyebut banyak jenis algoritma seperti regresi linear, pepohon keputusan. Adakah ini semua rangkaian neuron?
- Apakah metrik penilaian prestasi model?
- Apakah regresi linear?
- Adakah mungkin untuk menggabungkan model ML yang berbeza dan membina AI induk?
- Apakah beberapa algoritma yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Bagaimana untuk membuat versi model?
- Bagaimana untuk menggunakan 7 langkah ML dalam konteks contoh?
- Bagaimanakah pembelajaran mesin boleh digunakan untuk membina data yang membenarkan?
- Mengapakah Jadual AutoML dihentikan dan apakah yang berjaya?
- Apakah tugas mentafsir coretan yang dilukis oleh pemain dalam konteks AI?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML