Hoe bereid en reinig ik gegevens vóór de training?
Op het gebied van machine learning, met name bij het werken met platforms zoals Google Cloud Machine Learning, is het voorbereiden en opschonen van gegevens een cruciale stap die direct van invloed is op de prestaties en nauwkeurigheid van de modellen die u ontwikkelt. Dit proces omvat verschillende fasen, die elk zijn ontworpen om ervoor te zorgen dat de gegevens die voor de training worden gebruikt van hoge kwaliteit, relevant en geschikt zijn voor de beoogde machine learning-taak. Laten we de uitgebreide stappen bekijken die betrokken zijn bij het voorbereiden en opschonen van gegevens voordat u een machine learning-model traint.
Het belang van gegevensvoorbereiding en -opschoning begrijpen
Gegevensvoorbereiding en -reiniging zijn fundamentele stappen in de machine learning-pijplijn. De kwaliteit van uw gegevens kan de prestaties van uw machine learning-modellen aanzienlijk beïnvloeden. Slecht voorbereide gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige modellen, terwijl goed voorbereide gegevens de nauwkeurigheid van het model kunnen verbeteren, de trainingstijd kunnen verkorten en de interpreteerbaarheid van resultaten kunnen verbeteren. Het proces van gegevensvoorbereiding en -reiniging is iteratief en kan vereisen dat het meerdere keren wordt herzien gedurende de levenscyclus van de modelontwikkeling.
Stappen bij het voorbereiden en opschonen van gegevens
1. Gegevensverzameling en -integratie
De eerste stap in datavoorbereiding is het verzamelen van data uit verschillende bronnen. Dit kan databases, spreadsheets, API's, webscraping, IoT-apparaten en meer omvatten. Zodra de data verzameld is, moet deze worden geïntegreerd in één dataset. Tijdens de integratie is het belangrijk om ervoor te zorgen dat de data uit verschillende bronnen compatibel en consistent is. Dit kan het oplossen van problemen inhouden, zoals verschillende dataformaten, meeteenheden en datatypen.
Voorbeeld: Stel dat u een voorspellend model voor klantverloop bouwt met behulp van gegevens van meerdere afdelingen, zoals verkoop, ondersteuning en marketing. U moet deze datasets samenvoegen tot een samenhangende dataset die een holistisch beeld van de customer journey vertegenwoordigt.
2. Gegevens opschonen
Data cleaning omvat het identificeren en corrigeren van fouten en inconsistenties in de dataset. Deze stap is essentieel om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de data te waarborgen. Data cleaning-taken omvatten:
- Omgaan met ontbrekende waarden: Ontbrekende gegevens kunnen om verschillende redenen voorkomen, zoals fouten bij het invoeren van gegevens, defecten aan apparatuur of corruptie van gegevens. Veelvoorkomende strategieën voor het verwerken van ontbrekende waarden zijn:
- verwijdering: Records met ontbrekende waarden verwijderen als het er weinig zijn en de dataset er niet significant door wordt beïnvloed.
- Toerekening: Het invullen van ontbrekende waarden met behulp van statistische methoden zoals gemiddelde, mediaan of modus, of met behulp van geavanceerdere technieken zoals K-naaste buren of regressie-imputatie.
- Duplicaten verwijderen:Duplicaatrecords kunnen de analyse scheeftrekken en moeten worden geïdentificeerd en verwijderd. Dit is met name belangrijk in datasets waarbij elk record een unieke entiteit moet vertegenwoordigen.
- Corrigeren van inconsistenties:Dit houdt in dat gegevensinvoer wordt gestandaardiseerd die uniform moet zijn, zoals datumnotaties, categorische labels of hoofdlettergebruik.
Voorbeeld: In een dataset met klantgegevens kunt u ontbrekende waarden tegenkomen in de kolom 'Leeftijd'. U kunt ervoor kiezen om deze ontbrekende waarden in te vullen met de mediaanleeftijd van de dataset om de distributie te behouden.
3. Datatransformatie
Datatransformatie omvat het omzetten van data naar een formaat dat geschikt is voor analyse en modellering. Deze stap kan het volgende omvatten:
- Normalisatie en standaardisatie:Deze technieken worden gebruikt om numerieke kenmerken te schalen naar een gemeenschappelijk bereik of een gemeenschappelijke distributie, wat vooral belangrijk is voor algoritmen die gevoelig zijn voor kenmerkschaling, zoals Support Vector Machines of K-Means-clustering.
- Normalisatie: Functies opnieuw schalen naar een bereik van [0, 1] met behulp van min-max-schaling.
- normalisering: Kenmerken transformeren zodat ze een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1 hebben.
- Categorische variabelen coderen: Machine learning-algoritmen vereisen numerieke invoer. Daarom moeten categorische variabelen worden omgezet in numerieke waarden. Technieken omvatten:
- Labelcodering: Aan elke categorie een uniek geheel getal toewijzen.
- One-Hot-codering: Het maken van binaire kolommen voor elke categorie, wat de voorkeur heeft als er geen ordinale relatie tussen categorieën bestaat.
- Functie-engineering: Nieuwe features creëren of bestaande features aanpassen om de modelprestaties te verbeteren. Dit kan het volgende inhouden:
- Polynomiale kenmerken: Interactie- of polynomiale termen genereren uit bestaande kenmerken.
- binning: Continue variabelen omzetten in categorische variabelen door ze te groeperen in bakken.
Voorbeeld: in een dataset met een kolom 'Stad' die categorische gegevens bevat, kunt u one-hot-codering gebruiken om binaire kolommen voor elke stad te maken, zodat het model deze kan interpreteren als numerieke invoer.
4. Data reductie
Datareductietechnieken worden gebruikt om het volume van data te verminderen terwijl de integriteit ervan behouden blijft. Dit kan de computationele efficiëntie en modelprestaties verbeteren. Methoden omvatten:
- Dimensionaliteitsvermindering:Technieken zoals Principal Component Analysis (PCA) of t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) worden gebruikt om het aantal kenmerken te verminderen en tegelijkertijd de variantie of structuur in de gegevens te behouden.
- Functieselectie: Het identificeren en behouden van alleen de meest relevante kenmerken op basis van statistische tests, correlatieanalyse of op modellen gebaseerde belangrijkheidsmetingen.
Voorbeeld: als een dataset 100 kenmerken bevat, kan PCA worden gebruikt om deze terug te brengen tot een kleinere set hoofdcomponenten die het grootste deel van de variantie vastleggen. Zo wordt het model vereenvoudigd zonder dat er significant informatie verloren gaat.
5. Gegevens splitsen
Voordat u een machine learning-model traint, is het essentieel om de data op te splitsen in aparte sets voor training, validatie en testen. Dit zorgt ervoor dat de prestaties van het model kunnen worden geëvalueerd op ongeziene data, waardoor het risico op overfitting wordt verminderd.
- Trainingsset: Het gedeelte van de gegevens dat wordt gebruikt om het model te trainen.
- Validatieset: Een aparte subset die wordt gebruikt om modelparameters af te stemmen en beslissingen te nemen over de modelarchitectuur.
- Testset: Een laatste subset die wordt gebruikt om de prestaties van het model te evalueren na training en validatie.
Vaak wordt een 70-15-15-verdeling gebruikt, maar dit kan variëren afhankelijk van de grootte van de dataset en de specifieke vereisten van het project.
6. Gegevensvergroting
Voor bepaalde typen data, met name afbeeldingen en tekst, kan data augmentation worden gebruikt om de omvang van de trainingsdataset kunstmatig te vergroten door aangepaste versies van bestaande data te maken. Dit kan helpen de robuustheid en generalisatie van het model te verbeteren. Technieken omvatten:
- Beeldvergroting: Transformaties toepassen zoals roteren, schalen, omkeren en kleur aanpassen om nieuwe trainingsvoorbeelden te maken.
- Tekstvergroting:Het gebruiken van technieken zoals het vervangen van synoniemen, willekeurige invoeging of terugvertaling om nieuwe tekstuele gegevens te genereren.
Voorbeeld: bij een taak voor het classificeren van afbeeldingen kunt u willekeurige rotaties en omkeringen op afbeeldingen toepassen om een meer diverse trainingsset te creëren. Zo kan het model beter worden gegeneraliseerd naar ongeziene gegevens.
Hulpmiddelen en platforms voor gegevensvoorbereiding en -opschoning
Google Cloud biedt verschillende tools en services die het voorbereiden en opschonen van gegevens vergemakkelijken:
- Google Cloud Dataprep: Een visuele tool voor het verkennen, opschonen en voorbereiden van data voor analyse. Het biedt een intuïtieve interface en geautomatiseerde suggesties om het datavoorbereidingsproces te stroomlijnen.
- BigQuery: Een volledig beheerd, serverloos datawarehouse dat snelle SQL-query's op grote datasets mogelijk maakt. Het kan worden gebruikt om data te preprocessen en op te schonen voordat het in machine learning-modellen wordt ingevoerd.
- Cloud datalab: Een interactieve tool voor het verkennen, analyseren en visualiseren van gegevens. Deze tool kan worden gebruikt om gegevens voor te bereiden en op te schonen met behulp van Python en SQL.
- Cloudgegevensstroom: Een volledig beheerde service voor stream- en batchgegevensverwerking, die kan worden gebruikt om complexe pijplijnen voor gegevensvoorbereiding te bouwen.
Het proces van het voorbereiden en opschonen van data is een cruciaal onderdeel van de machine learning-workflow. Het omvat meerdere stappen, waaronder dataverzameling, opschoning, transformatie, reductie, splitsing en uitbreiding. Elke stap vereist zorgvuldige overweging en toepassing van geschikte technieken om ervoor te zorgen dat de data van hoge kwaliteit is en geschikt is voor het trainen van robuuste en nauwkeurige machine learning-modellen. Door gebruik te maken van tools en platforms zoals die worden aangeboden door Google Cloud, kunnen datawetenschappers en machine learning-engineers dit proces stroomlijnen en optimaliseren, wat uiteindelijk leidt tot effectievere en efficiëntere modelontwikkeling.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Google Cloud Machine Learning heet nu Vertex AI. Wat is nu het verschil?
- Wat zijn de prestatie-evaluatiemaatstaven van een model?
- Wat is lineaire regressie?
- Is het mogelijk om verschillende ML-modellen te combineren en een master-AI te bouwen?
- Wat zijn de meestgebruikte algoritmen bij machine learning?
- Hoe maak ik een versie van het model?
- Hoe pas je de 7 stappen van ML toe in een voorbeeldcontext?
- Hoe kan machine learning worden toegepast op bouwvergunningsgegevens?
- Waarom zijn AutoML Tables stopgezet en wat is de opvolger?
- Wat is de taak van het interpreteren van door spelers getekende krabbels in de context van AI?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning