機械学習は、あらゆる規模の組織において、洞察を得てデータに基づいた意思決定を行うための重要なツールとなっています。ただし、機械学習プロジェクトの成功はデータの品質に大きく依存します。データの品質が低いと、予測が不正確になり、モデルのパフォーマンスが低下します。したがって、機械学習におけるデータ品質の重要性を理解し、高品質のデータを確保するためにさまざまな手法を採用することが重要です。
データは機械学習にとって不可欠かつ重要なリソースであり、さまざまな種類のデータがモデルの構築においてそれぞれの役割を果たします。カテゴリデータ、数値データ、時系列データ、テキストデータなど、さまざまなデータ形式が広く使用されています。高品質のデータを利用できることは、モデルの正確さと信頼性を確保する上で重要な要素です。
通常、データ収集、データ挿入、データ前処理、および機能作業の 4 つのステップがあります。具体的には:
機械学習のためのデータ準備は、抽出、変換、読み込みのための ETL パイプラインと呼ばれることがよくあります。
抽出: データベース、API、CSV や Excel などの一般的なファイルなど、さまざまなソースからデータを取得します。データは構造化されている場合と非構造化されている場合があります。
変換は、データを機械学習モデルに適応させるプロセスです。これには、エラーや不一致を除去するためのデータのクリーニング、データの標準化、モデルが受け入れられる形式への変換が含まれます。さらに、生データをモデルへの入力として一連の特徴に変換する特徴エンジニアリングも必要です。
ロード: 最後のステップは、変換されたデータをデータベース、データ ストア、ファイル システムなどの宛先にアップロードまたはロードすることです。生成されたデータは、機械学習モデルのトレーニングやテストに使用できます。
データを収集した後、データを挿入する必要があります。
機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるには、既存のデータ サーバーに新しいデータを追加してデータベースを更新し、さらにさまざまなデータを追加する必要があります。多くの場合、このプロセスは便利なツールを利用して自動化されます。
例:
バッチ挿入: データをバッチで (通常は固定時刻に) 挿入します。
リアルタイム注入: データが生成された直後に注入します。
ストリーム注入: データは連続ストリームの形式で注入されます。リアルタイムでよく使われます。
データ パイプラインの 3 番目のステージはデータの前処理です。
データ処理では、機械学習モデルで使用するデータを準備します。これは、データがモデルで使用できる形式であることを保証するため、機械学習において重要なステップです。および任意のエラーまたは不一致が解決されます。
データ処理には、通常、データ クリーニング、データ変換、データ標準化の組み合わせが含まれます。データ処理の正確な手順は、データの種類と使用する機械学習モデルによって異なります。
データ処理の一般的なプロセス:
一般的な手順:
1. データ クリーニング: データベースからエラー、不整合、異常値を削除します。
2. データ変換: データは、カテゴリ変数を数値変数に変換するなど、機械学習モデルで使用できる形式に変換されます。
3. データの正規化: 0 から 1 までの特定の範囲内でデータをスケーリングし、一部の機械学習モデルのパフォーマンスの向上に役立ちます。
4. データの追加: 既存のデータ ポイントに変更またはアクションを追加して、新しいデータ ポイントを作成します。
5. 特徴の選択または抽出: 機械学習モデルへの入力として使用されるデータから基本的な特徴を特定して選択します。
6. 外れ値の検出: 大量のデータから大きく逸脱するデータ ポイントを特定して削除します。外れ値は分析結果を変更し、機械学習モデルのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。
7. 重複の検出: 重複したデータ ポイントを特定して削除します。データが重複すると、結果が不正確または信頼性が低くなり、データセットのサイズが増大して、処理と分析が困難になる可能性があります。
8. 傾向を特定する: 将来の予測を知らせたり、データの性質をよりよく理解するために使用できるデータ内のパターンと傾向を見つけます。
データ処理は、データがモデルで使用できる形式であることを保証し、エラーや不一致を排除するため、機械学習では不可欠です。これにより、モデルのパフォーマンスと予測精度が向上します。
データ パイプラインの最終段階は特徴エンジニアリングです。
特徴エンジニアリングは、生データを機械学習モデルへの入力として使用できる特徴に変換します。これには、原材料から最も重要なデータを特定して抽出し、それをモデルが使用できる形式に変換することが含まれます。特徴量エンジニアリングはモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があるため、機械学習には不可欠です。
特徴エンジニアリングには以下が含まれます:
特徴抽出: 生データから関連情報を抽出します。たとえば、最も重要な機能を特定したり、既存の機能を組み合わせて新しい機能を作成したりできます。
属性の変更: カテゴリ変数を数値変数に変更したり、特定の範囲に合わせてデータをスケーリングしたりするなど、属性タイプを変更します。
特徴の選択: 機械学習モデルへの入力として使用するデータの基本的な特徴を決定します。
次元削減: 冗長なフィーチャまたは無関係なフィーチャを削除して、データベース内のフィーチャの数を削減します。
データの追加: 既存のデータ ポイントに変更またはアクションを追加して、新しいデータ ポイントを作成します。
特徴量エンジニアリングでは、データ、解決すべき問題、使用する機械学習アルゴリズムをよく理解する必要があります。このプロセスは反復的かつ実験的であり、モデルのパフォーマンスを向上させる最適な特徴セットを見つけるために複数回の反復が必要になる場合があります。
以上が機械学習におけるデータ品質確保の重要性とその確認方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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