När det gäller maskininlärning, särskilt när man arbetar med plattformar som Google Cloud Machine Learning, är att förbereda och rensa data ett kritiskt steg som direkt påverkar prestandan och noggrannheten hos de modeller du utvecklar. Denna process omfattar flera faser, var och en utformad för att säkerställa att data som används för utbildning är av hög kvalitet, relevant och lämplig för den avsedda maskininlärningsuppgiften. Låt oss överväga de omfattande stegen som är involverade i att förbereda och rensa data innan vi tränar en maskininlärningsmodell.
Förstå vikten av dataförberedelse och rengöring
Dataförberedelse och rensning är grundläggande steg i pipeline för maskininlärning. Kvaliteten på din data kan avsevärt påverka prestandan för dina maskininlärningsmodeller. Dåligt förberedda data kan leda till felaktiga modeller, medan väl förberedda data kan förbättra modellens noggrannhet, minska träningstiden och förbättra tolkningsbarheten av resultat. Processen för att förbereda och rensa data är iterativ och kan kräva att den upprepas flera gånger under hela modellutvecklingens livscykel.
Steg i dataförberedelse och rengöring
1. Datainsamling och integration
Det första steget i databeredningen är att samla in data från olika källor. Detta kan inkludera databaser, kalkylblad, API:er, webbskrapning, IoT-enheter och mer. När informationen väl har samlats in måste den integreras i en enda datauppsättning. Under integrationen är det viktigt att se till att data från olika källor är kompatibla och konsekventa. Detta kan innebära att lösa problem som olika dataformat, måttenheter och datatyper.
Exempel: Anta att du bygger en prediktiv modell för kundförlust med hjälp av data från flera avdelningar som försäljning, support och marknadsföring. Du skulle behöva slå samman dessa datauppsättningar till en sammanhängande datauppsättning som representerar en helhetssyn på kundresan.
2. Rengöring av data
Datarensning innebär att identifiera och korrigera fel och inkonsekvenser i datamängden. Detta steg är viktigt för att säkerställa att data är korrekta och tillförlitliga. Datarensningsuppgifter inkluderar:
- Hantera saknade värden: Saknade data kan uppstå på grund av olika orsaker, såsom datainmatningsfel, utrustningsfel eller datakorruption. Vanliga strategier för att hantera saknade värden inkluderar:
- deletion: Ta bort poster med saknade värden om de är få och inte nämnvärt påverkar datasetet.
- Tillskrivning: Fylla i saknade värden med statistiska metoder som medelvärde, median eller läge, eller med mer sofistikerade tekniker som K-närmaste grannar eller regressionstillskrivning.
- Ta bort dubbletter: Dubblettposter kan skeva analys och bör identifieras och tas bort. Detta är särskilt viktigt i datauppsättningar där varje post ska representera en unik enhet.
- Korrigera inkonsekvenser: Detta innebär att standardisera datainmatningar som ska vara enhetliga, såsom datumformat, kategoriska etiketter eller skiftläge.
Exempel: I en datauppsättning som innehåller kundinformation kan du stöta på saknade värden i kolumnen "Ålder". Du kan välja att fylla dessa saknade värden med medianåldern för datasetet för att upprätthålla distributionen.
3. Datatransformation
Datatransformation innebär att konvertera data till ett format som är lämpligt för analys och modellering. Detta steg kan inkludera:
- Normalisering och standardisering: Dessa tekniker används för att skala numeriska egenskaper till ett gemensamt intervall eller distribution, vilket är särskilt viktigt för algoritmer som är känsliga för skalning av funktioner, såsom Support Vector Machines eller K-Means-klustring.
- Normalisering: Omskalningsfunktioner till ett område av [0, 1] med min-max-skalning.
- Standardisering: Omvandlar funktioner till ett medelvärde på 0 och en standardavvikelse på 1.
- Kodning av kategoriska variabler: Maskininlärningsalgoritmer kräver numerisk inmatning. Därför måste kategoriska variabler omvandlas till numeriska värden. Tekniker inkluderar:
- Etikettkodning: Tilldela ett unikt heltal till varje kategori.
- En-hot-kodning: Skapa binära kolumner för varje kategori, vilket är att föredra när det inte finns någon ordningsrelation mellan kategorierna.
- Funktionsteknik: Skapa nya funktioner eller modifiera befintliga för att förbättra modellens prestanda. Detta kan innebära:
- Polynomegenskaper: Genererar interaktionstermer eller polynomtermer från befintliga funktioner.
- Binning: Konvertera kontinuerliga variabler till kategoriska genom att gruppera dem i fack.
Exempel: I en datauppsättning med en "Stad"-kolumn som innehåller kategoriska data, kan du använda one-hot-kodning för att skapa binära kolumner för varje stad, vilket gör att modellen kan tolka dessa som numeriska indata.
4. Datareduktion
Datareduktionstekniker används för att minska mängden data samtidigt som dess integritet bibehålls. Detta kan förbättra beräkningseffektiviteten och modellens prestanda. Metoder inkluderar:
- Dimensionalitetsminskning: Tekniker som Principal Component Analysis (PCA) eller t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) används för att minska antalet funktioner samtidigt som variansen eller strukturen i data bevaras.
- Funktionsval: Identifiera och behålla endast de mest relevanta egenskaperna baserat på statistiska tester, korrelationsanalyser eller modellbaserade betydelsemått.
Exempel: Om en datauppsättning innehåller 100 funktioner kan PCA användas för att reducera detta till en mindre uppsättning av huvudkomponenter som fångar majoriteten av variansen, vilket förenklar modellen utan betydande förlust av information.
5. Uppdelning av data
Innan du tränar en maskininlärningsmodell är det viktigt att dela upp data i separata uppsättningar för utbildning, validering och testning. Detta säkerställer att modellens prestanda kan utvärderas på osynliga data, vilket minskar risken för övermontering.
- Träningsset: Den del av data som används för att träna modellen.
- Valideringsuppsättning: En separat delmängd som används för att justera modellparametrar och fatta beslut om modellarkitektur.
- Testuppsättning: En sista delmängd som används för att utvärdera modellens prestanda efter träning och validering.
En vanlig praxis är att använda en 70-15-15 uppdelning, men detta kan variera beroende på storleken på datasetet och de specifika kraven för projektet.
6. Datautvidgning
För vissa typer av data, särskilt bilder och text, kan dataförstärkning användas för att på konstgjord väg öka storleken på träningsdatauppsättningen genom att skapa modifierade versioner av befintlig data. Detta kan bidra till att förbättra modellens robusthet och generalisering. Tekniker inkluderar:
- Bildförstärkning: Tillämpa transformationer som rotation, skalning, vändning och färgjustering för att skapa nya träningsprover.
- Textförstärkning: Använder tekniker som synonymersättning, slumpmässig infogning eller tillbakaöversättning för att generera ny textdata.
Exempel: I en bildklassificeringsuppgift kan du använda slumpmässiga rotationer och vändningar på bilder för att skapa en mer mångsidig träningsuppsättning, vilket hjälper modellen att generalisera bättre till osynliga data.
Verktyg och plattformar för databeredning och rengöring
Google Cloud erbjuder flera verktyg och tjänster som underlättar dataförberedelse och rengöring:
- Google Cloud Dataprep: Ett visuellt verktyg för att utforska, rengöra och förbereda data för analys. Det ger ett intuitivt gränssnitt och automatiserade förslag för att effektivisera databeredningsprocessen.
- BigQuery: Ett helt hanterat, serverlöst datalager som möjliggör snabba SQL-frågor på stora datamängder. Den kan användas för att förbearbeta och rensa data innan den matas in i maskininlärningsmodeller.
- Cloud Datalab: Ett interaktivt verktyg för datautforskning, analys och visualisering, som kan användas för att förbereda och rensa data med Python och SQL.
- molndataflöde: En helt hanterad tjänst för ström- och batchdatabearbetning, som kan användas för att bygga komplexa dataförberedande pipelines.
Processen att förbereda och rensa data är en kritisk komponent i arbetsflödet för maskininlärning. Det involverar flera steg, inklusive datainsamling, rengöring, transformation, reduktion, delning och förstärkning. Varje steg kräver noggrant övervägande och tillämpning av lämpliga tekniker för att säkerställa att data är av hög kvalitet och lämpliga för att träna robusta och exakta maskininlärningsmodeller. Genom att utnyttja verktyg och plattformar som de som erbjuds av Google Cloud kan datavetare och maskininlärningsingenjörer effektivisera och optimera denna process, vilket i slutändan leder till mer effektiv och effektiv modellutveckling.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- När läsmaterialet talar om att "välja rätt algoritm", betyder det att i princip alla möjliga algoritmer redan finns? Hur vet vi att en algoritm är den "rätta" för ett specifikt problem?
- Vilka hyperparametrar används i maskininlärning?
- Whawt är programmeringsspråket för maskininlärning, det är bara Python
- Hur tillämpas maskininlärning på vetenskapsvärlden?
- Hur bestämmer du vilken maskininlärningsalgoritm du ska använda och hur hittar du den?
- Vilka är skillnaderna mellan Federated Learning, Edge Computing och On-Device Machine Learning?
- Vilka är de specifika initiala uppgifterna och aktiviteterna i ett maskininlärningsprojekt?
- Vilka är tumreglerna för att anta en specifik strategi och modell för maskininlärning?
- Vilka parametrar indikerar att det är dags att byta från en linjär modell till djupinlärning?
- Vilken version av Python skulle vara bäst för att installera TensorFlow för att undvika problem med inga tillgängliga TF-distributioner?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning