Kepentingan memastikan kualiti data dalam pembelajaran mesin dan cara mengesahkannya

Pembelajaran mesin telah menjadi alat penting dalam organisasi dari semua saiz untuk mendapatkan cerapan dan membuat keputusan berdasarkan data. Walau bagaimanapun, kejayaan projek pembelajaran mesin banyak bergantung pada kualiti data. Kualiti data yang lemah membawa kepada ramalan yang tidak tepat dan prestasi model yang lemah. Oleh itu, adalah penting untuk memahami kepentingan kualiti data dalam pembelajaran mesin dan menggunakan pelbagai teknik untuk memastikan data berkualiti tinggi.

Data ialah sumber yang sangat diperlukan dan penting untuk pembelajaran mesin Pelbagai jenis data memainkan peranan masing-masing dalam pembinaan model. Pelbagai jenis data seperti data kategori, data berangka, data siri masa dan data teks digunakan secara meluas. Ketersediaan data berkualiti tinggi adalah faktor utama dalam memastikan model adalah tepat dan boleh dipercayai.

Bagaimana untuk memastikan kualiti data?

Secara amnya, terdapat empat langkah: pengumpulan data, suntikan data, prapemprosesan data dan kerja ciri. Khususnya:

Mengumpul data

Penyediaan data untuk pembelajaran mesin sering dipanggil saluran paip ETL untuk mengekstrak, mengubah dan memuatkan.

Pengekstrakan: Dapatkan data daripada sumber berbeza termasuk pangkalan data, API atau fail biasa seperti CSV atau Excel. Data boleh berstruktur atau tidak berstruktur.

Transformasi ialah proses menyesuaikan data kepada model pembelajaran mesin. Ia termasuk membersihkan data untuk menghapuskan ralat atau ketidakkonsistenan, menyeragamkan data dan menukarnya kepada format yang boleh diterima oleh model. Selain itu, kejuruteraan ciri juga diperlukan untuk menukar data mentah kepada set ciri sebagai input kepada model.

Muat: Langkah terakhir ialah memuat naik atau memuatkan data yang ditukar ke destinasi seperti pangkalan data, stor data atau sistem fail. Data yang dijana boleh digunakan untuk melatih atau menguji model pembelajaran mesin.

Selepas mengumpul data, anda perlu menyuntik data.

Data Suntikan

Untuk meningkatkan prestasi model pembelajaran mesin, kami perlu menambah data baharu pada pelayan data sedia ada untuk mengemas kini pangkalan data dan menambah lebih banyak data yang berbeza. Proses ini selalunya diautomasikan dengan bantuan alat yang mudah.

Seperti:

Sisipan kelompok: Masukkan data dalam kelompok, biasanya pada masa yang ditetapkan.

Suntikan masa nyata: Suntikan data serta-merta selepas ia dijana.

Suntikan strim: Data disuntik dalam bentuk aliran berterusan. Ia kerap digunakan dalam masa nyata.

Peringkat ketiga saluran paip data ialah prapemprosesan data.

Prapemprosesan Data

Pemprosesan data sedang menyediakan data untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin, ini merupakan langkah penting dalam pembelajaran mesin kerana ia memastikan data berada dalam format yang boleh digunakan oleh model dan sebarang ralat atau ketidakkonsistenan diselesaikan .

Pemprosesan data biasanya melibatkan gabungan pembersihan data, transformasi data dan penyeragaman data. Langkah tepat untuk pemprosesan data bergantung pada jenis data dan model pembelajaran mesin yang anda gunakan.

Aliran umum pemprosesan data:

Langkah umum:

1. Pembersihan data: Alih keluar ralat, ketidakkonsistenan dan outlier daripada pangkalan data.

2. Penukaran data: Data ditukar kepada bentuk yang boleh digunakan oleh model pembelajaran mesin, seperti menukar pembolehubah kategori kepada pembolehubah berangka.

3 Normalisasi data: Menskalakan data dalam julat tertentu antara 0 dan 1, yang membantu meningkatkan prestasi beberapa model pembelajaran mesin.

4. Tambahkan data: Tambahkan perubahan atau tindakan pada titik data sedia ada untuk membuat titik data baharu.

5 Pemilihan atau pengekstrakan ciri: Kenal pasti dan pilih ciri asas daripada data untuk digunakan sebagai input kepada model pembelajaran mesin.

6. Pengesanan outlier: Kenal pasti dan alih keluar titik data yang menyimpang dengan ketara daripada jumlah data yang besar. Outlier boleh mengubah keputusan analisis dan menjejaskan prestasi model pembelajaran mesin.

7. Kesan Pendua: Kenal pasti dan alih keluar titik data pendua. Data pendua boleh membawa kepada keputusan yang tidak tepat atau tidak boleh dipercayai dan meningkatkan saiz set data, menjadikannya sukar untuk diproses dan dianalisis.

8. Kenal pasti arah aliran: Cari corak dan arah aliran dalam data anda yang boleh anda gunakan untuk memaklumkan ramalan masa hadapan atau lebih memahami sifat data anda.

Pemprosesan data adalah penting dalam pembelajaran mesin kerana ia memastikan data berada dalam bentuk yang boleh digunakan oleh model dan menghapuskan sebarang ralat atau ketidakkonsistenan. Ini meningkatkan prestasi model dan ketepatan ramalan.

Peringkat akhir saluran paip data ialah kejuruteraan ciri.

Kejuruteraan Ciri

Kejuruteraan ciri menukar data mentah kepada ciri yang boleh digunakan sebagai input kepada model pembelajaran mesin. Ini melibatkan mengenal pasti dan mengekstrak data paling kritikal daripada bahan mentah dan menukarnya kepada format yang boleh digunakan oleh model. Kejuruteraan ciri adalah penting dalam pembelajaran mesin kerana ia boleh memberi kesan ketara kepada prestasi model.

Kejuruteraan ciri melibatkan:

Pengekstrakan ciri: mengekstrak maklumat yang berkaitan daripada data mentah. Contohnya, kenal pasti ciri yang paling penting atau gabungkan ciri sedia ada untuk mencipta ciri baharu.

Pengubahsuaian atribut: Tukar jenis atribut, seperti menukar pembolehubah kategori kepada pembolehubah berangka atau menskalakan data agar sesuai dengan julat tertentu.

Pemilihan Ciri: Tentukan ciri asas data untuk digunakan sebagai input kepada model pembelajaran mesin.

Pengurangan dimensi: Kurangkan bilangan ciri dalam pangkalan data dengan mengalih keluar ciri berlebihan atau tidak berkaitan.

Tambah Data: Tambahkan perubahan atau tindakan pada titik data sedia ada untuk mencipta yang baharu.

Kejuruteraan ciri memerlukan pemahaman yang baik tentang data, masalah yang perlu diselesaikan dan algoritma pembelajaran mesin yang akan digunakan. Proses ini adalah berulang dan percubaan, dan mungkin memerlukan berbilang lelaran untuk mencari set ciri optimum yang meningkatkan prestasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Kepentingan memastikan kualiti data dalam pembelajaran mesin dan cara mengesahkannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!