Падрыхтоўка даных адыгрывае вырашальную ролю ў працэсе машыннага навучання, паколькі можа значна зэканоміць час і намаганні, гарантуючы, што даныя, якія выкарыстоўваюцца для навучальных мадэляў, маюць высокую якасць, рэлевантнасць і правільна адфарматаваны. У гэтым адказе мы вывучым, як падрыхтоўка даных можа дасягнуць гэтых пераваг, засяродзіўшы ўвагу на яе ўплыве на якасць даных, распрацоўку функцый і прадукцыйнасць мадэлі.
Па-першае, падрыхтоўка даных дапамагае палепшыць якасць даных, вырашаючы розныя праблемы, такія як адсутныя значэнні, выкіды і неадпаведнасці. Выяўляючы і апрацоўваючы адсутныя значэнні адпаведным чынам, напрыклад, з дапамогай метадаў уменення або выдаляючы асобнікі з адсутнымі значэннямі, мы гарантуем, што даныя, якія выкарыстоўваюцца для навучання, з'яўляюцца поўнымі і надзейнымі. Аналагічным чынам можна выявіць і апрацаваць выкіды, альбо выдаліўшы іх, альбо трансфармаваўшы, каб прывесці іх у прымальны дыяпазон. Неадпаведнасці, такія як супярэчлівыя значэнні або дублікаты запісаў, таксама можна вырашыць на этапе падрыхтоўкі даных, гарантуючы, што набор даных чысты і гатовы да аналізу.
Па-другое, падрыхтоўка даных дазваляе эфектыўна распрацоўваць функцыі, што прадугледжвае пераўтварэнне неапрацаваных даных у значныя функцыі, якія могуць выкарыстоўвацца алгарытмамі машыннага навучання. Гэты працэс часта ўключае ў сябе такія метады, як нармалізацыя, маштабаванне і кадаванне катэгарыяльных зменных. Нармалізацыя гарантуе, што функцыі знаходзяцца ў аднолькавым маштабе, не даючы некаторым асаблівасцям дамінаваць у працэсе навучання з-за іх вялікіх значэнняў. Маштабаванне можа быць дасягнута з дапамогай такіх метадаў, як мінімальна-максімальнае маштабаванне або стандартызацыя, якія рэгулююць дыяпазон або размеркаванне значэнняў прыкмет, каб лепш адпавядаць патрабаванням алгарытму. Кадаванне катэгарыяльных зменных, напрыклад, пераўтварэнне тэкставых метак у лікавыя ўяўленні, дазваляе алгарытмам машыннага навучання эфектыўна апрацоўваць гэтыя зменныя. Выконваючы гэтыя інжынерныя задачы падчас падрыхтоўкі даных, мы можам зэканоміць час і намаганні, пазбягаючы неабходнасці паўтараць гэтыя крокі для кожнай ітэрацыі мадэлі.
Акрамя таго, падрыхтоўка даных спрыяе паляпшэнню прадукцыйнасці мадэлі, забяспечваючы добра падрыхтаваны набор даных, які адпавядае патрабаванням і дапушчэнням абранага алгарытму машыннага навучання. Напрыклад, некаторыя алгарытмы мяркуюць, што даныя нармальна размеркаваны, у той час як іншыя могуць патрабаваць пэўных тыпаў або фарматаў даных. Забяспечваючы адпаведнае пераўтварэнне і фарматаванне даных, мы можам пазбегнуць патэнцыйных памылак або неаптымальнай прадукцыйнасці, выкліканых парушэннем гэтых здагадак. Акрамя таго, падрыхтоўка даных можа ўключаць такія метады, як памяншэнне памернасці, якія накіраваны на памяншэнне колькасці функцый пры захаванні найбольш актуальнай інфармацыі. Гэта можа прывесці да стварэння больш эфектыўных і дакладных мадэляў, паколькі памяншае складанасць праблемы і дапамагае пазбегнуць перападбору.
Каб праілюстраваць час і намаганні, зэканомленыя пры падрыхтоўцы даных, разгледзім сцэнарый, калі праект машыннага навучання ўключае вялікі набор даных з адсутнымі значэннямі, выкідамі і супярэчлівымі запісамі. Без належнай падрыхтоўкі даных працэс распрацоўкі мадэлі, верагодна, будзе стрымлівацца неабходнасцю вырашаць гэтыя праблемы падчас кожнай ітэрацыі. Калі загадзя ўкласці час у падрыхтоўку даных, гэтыя праблемы можна вырашыць адзін раз, у выніку чаго атрымаецца чысты і добра падрыхтаваны набор даных, які можна выкарыстоўваць на працягу ўсяго праекта. Гэта не толькі эканоміць час і намаганні, але і дазваляе больш аптымізаваць і эфектыўны працэс распрацоўкі мадэлі.
Падрыхтоўка даных з'яўляецца важным этапам у працэсе машыннага навучання, які можа зэканоміць час і намаганні за кошт паляпшэння якасці даных, садзейнічання распрацоўцы функцый і павышэння прадукцыйнасці мадэлі. Вырашаючы такія праблемы, як адсутныя значэнні, выкіды і неадпаведнасці, падрыхтоўка даных гарантуе, што набор даных, які выкарыстоўваецца для навучання, з'яўляецца надзейным і чыстым. Акрамя таго, гэта дазваляе эфектыўна распрацоўваць функцыі, пераўтвараючы зыходныя даныя ў значныя функцыі, якія адпавядаюць патрабаванням абранага алгарытму машыннага навучання. У рэшце рэшт, падрыхтоўка даных спрыяе павышэнню прадукцыйнасці мадэлі і больш эфектыўнаму працэсу распрацоўкі мадэлі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning