Недавние инновации в машинном обучении попали в заголовки от Bloomberg до Time Magazine. Машинное обучение, которое когда-то было нишевой областью, практиковавшейся исследователями и разработчиками, теперь является основой многих бизнес-команд.
Команды по продажам и маркетингу используют ИИ для подсчета потенциальных клиентов, прогнозирования пожизненной ценности клиента и предотвращения оттока. Финансовые отделы используют его для обнаружения мошенничества и прогнозирования цен, в то время как отделы кадров используют его для выявления талантов и остановки истощения.
Однако, прежде чем предприятия смогут извлечь выгоду из возможностей машинного обучения, им необходимо обеспечить правильную подготовку своих данных. Без качественных данных модели машинного обучения не более чем догадки. В этой статье мы рассмотрим 5 способов подготовки ваших данных для машинного обучения.
Что такое подготовка данных?
Подготовка данных, также называемая предварительной обработкой данных, является важным этапом в процессе обработки данных.
Первым шагом процесса подготовки данных является сбор реальных данных. Эти обучающие данные будут использоваться в процессе машинного обучения, но необработанные данные часто имеют много проблем, включая отсутствующие данные или выбросы. Чтобы гарантировать, что новые данные соответствуют стандартам качества данных, специалисты по данным должны начать с исследования данных, выбора функций и разработки функций.
Специалисты по данным используют различные инструменты и методы для завершения процесса подготовки данных. Популярные инструменты с открытым исходным кодом, такие как Python, Pandas и SQL, часто используются для очистки, преобразования, агрегирования, подмножества и визуализации данных. Кроме того, облачные службы, такие как Microsoft Azure или AWS, могут автоматизировать многие ручные задачи, связанные с предварительной обработкой данных.
После очистки и форматирования данных в CSV-файле (или любом другом типе структурированных данных) их можно использовать для анализа данных, машинного обучения и даже глубокого обучения. Подготовка данных является критически важным компонентом любого успешного рабочего процесса машинного обучения, поскольку она помогает гарантировать, что для процесса обучения используются правильные данные.
Качественная подготовка данных может повысить производительность модели, сократить время обучения и сделать возможным прогнозирование в реальном времени, что делает ее важным навыком для всех специалистов по обработке и анализу данных. Теперь, с такими инструментами без кода, как Akkio, и учебными пособиями, подобными этому, любой может изучить основы подготовки данных и начать раскрывать их потенциал.
Зачем нужно подготавливать данные? Как это помогает вашему бизнесу?
Если мы «то, что мы едим», то модели машинного обучения «это то, чем мы их кормим». Некачественные данные приводят к неверным решениям, и против них бессильны самые изощренные алгоритмы.
Прекрасным примером является неудачная попытка Zillow предсказать цены на недвижимость. Пандемия коронавируса привела рынок жилья в замешательство, и алгоритмы Zillow не смогли достаточно быстро адаптироваться, что привело к неточным прогнозам.
В другом печально известном примере алгоритм рекрутинга Amazon оказался предвзятым в отношении женщин-кандидатов. Это произошло потому, что алгоритм был обучен на данных предыдущих решений о приеме на работу, которые могли быть смещены в сторону соискателей-мужчин.
В еще худшем сценарии алгоритмы классификации изображений Google классифицировали черную пару как горилл. Хотя это был неприятный инцидент, он также подчеркивает силу подготовки данных — если бы Google предпринял шаги по удалению ошибочных и предвзятых данных из своих наборов данных, этого можно было бы избежать.
Эти примеры только царапают поверхность. Существует множество других способов, которыми неверные данные могут привести к неправильным решениям, и очень важно, чтобы компании предприняли шаги для их предотвращения.
Подготовка данных также помогает быстрее обучать модели, поскольку сокращает время обучения за счет удаления ненужной информации. Это также помогает повысить точность за счет уменьшения количества ошибок, вызванных неполной или неправильной информацией.
Наконец, подготовка данных может помочь уменьшить переоснащение за счет снижения сложности модели, что, в свою очередь, улучшает возможности обобщения.
Каковы шаги по подготовке ваших данных для машинного обучения?
При подготовке данных для машинного обучения необходимо выполнить 5 ключевых шагов:
- Соберите релевантные данные и скорректируйте предвзятость
- Используйте лучшие методы машинного обучения
- Очистите свои данные
- Структурируйте свои данные
- Рассмотрим выборку
Давайте подробнее рассмотрим каждый шаг.
1. Соберите соответствующие данные и скорректируйте предвзятость
Первым шагом является сбор релевантных данных из различных источников, представляющих вашу клиентскую базу. Крайне важно, чтобы данные были собраны с использованием надежных методов, поскольку предвзятость может привести к неточным прогнозам и неверным решениям.
Например, модель прогнозирования найма может быть обучена на данных из одного отдела, что может привести к смещению модели в сторону определенных полов или этнических групп. Чтобы предотвратить это, важно проверить источники данных и убедиться, что выборка репрезентативна для всей вашей целевой аудитории.
Вы можете полностью удалить данные, которые, вероятно, не указывают на поведение, которое вы пытаетесь зафиксировать, например пол или расу. Во многих случаях использование такого рода данных может привести к неточным прогнозам и неверным решениям.
2. Используйте лучшие методы машинного обучения
После того, как вы собрали свои данные, пришло время выбрать лучшие методы машинного обучения для нужд вашего бизнеса. Разные алгоритмы и технологии лучше подходят для разных задач — например, глубокая нейронная сеть может больше подходить для распознавания изображений, чем машина опорных векторов (SVM).
В Akkio мы используем множество передовых алгоритмов и технологий машинного обучения. Поиск нейронной архитектуры (NAS) — это один из способов автоматического поиска наилучшей архитектуры нейронной сети, способной решить поставленную задачу. Это полезно в ситуациях, когда у вас нет опыта для выбора архитектуры вручную или когда вы хотите быстро повысить производительность.
Например, когда NAS применяется к относительно простой задаче, такой как оценка цен на жилье, он может определить, что лучше всего использовать простую двухслойную нейронную сеть. С другой стороны, для более сложных задач, таких как обнаружение мошенничества, может потребоваться более сложная 20-уровневая сеть глубокого обучения.
Тем не менее, «лучший» субъективен, когда дело доходит до выбора модели. В то время как максимальная точность важна, другие показатели, такие как скорость обучения, простота интерпретации и требования к памяти, также могут быть приняты во внимание.
Дерево решений, например, очень объяснимо и обеспечивает четкие границы решений, что делает его популярным выбором для принятия бизнес-решений. Напротив, глубокая нейронная сеть может иметь лучшую точность и производительность, но ее может быть трудно интерпретировать. В конечном счете, лучшая модель для вашей задачи зависит от ваших данных и бизнес-целей.
3. Очистите свои данные
После того, как вы выбрали подходящие методы машинного обучения, пришло время очистить ваши данные. Очистка данных включает в себя несколько этапов, таких как:
- Добавление недостающих значений
- Стандартизация/нормализация числовых значений
- Токенизация слов
- Удаление выбросов
- Удаление дубликатов
Добавление отсутствующих значений полезно при работе с неполными наборами данных, поскольку помогает модели понять, что делать с отсутствующей информацией. Например, если у вас есть набор данных отзывов клиентов, но некоторые клиенты не указали свой возраст, вы можете заменить это значение средним возрастом в наборе данных.
Вместо простого среднего вы также можете использовать более продвинутые методы, такие как K-ближайших соседей или линейную регрессию, чтобы заполнить пропущенные значения. Или вы можете дополнить набор данных, собрав дополнительные данные из других источников и объединив два набора данных.
Стандартизация или нормализация данных также важны. Это включает в себя настройку каждой переменной в наборе данных таким образом, чтобы все они имели примерно одинаковый диапазон или попадали в определенные пределы. Это особенно важно при работе с переменными с очень разными диапазонами (например, цены и количество просмотров страниц на пользователя), поскольку это помогает гарантировать, что все функции имеют одинаковый вес при обучении модели.
Токенизация слов также важна для моделей машинного обучения. Это процесс разбиения слов на отдельные компоненты или «токены», чтобы компьютер мог их понять. Например, слово «я есть» будет разбито на две лексемы: «я» и «есть», а затем даны числовые представления. Без этого шага компьютеры не смогут расшифровывать слова и делать точные прогнозы.
Удаление выбросов также необходимо при работе с наборами данных, содержащими ошибки или аномалии. Это включает в себя выявление и удаление экстремальных значений, которые в противном случае могли бы исказить прогнозы модели. Например, если вы обучаете модель прогнозированию цен на жилье, но одно свойство стоит в десять раз больше, чем другие, может быть целесообразно удалить этот выброс из набора данных.
Наконец, важно удалить дубликаты из набора данных. Это может помочь уменьшить сложность вашей модели и гарантировать, что вы используете точные данные при прогнозировании.
4. Структурируйте свои данные
После того, как вы очистили свои данные, пришло время их структурировать. Это включает в себя маркировку атрибутов данных в соответствии с вашей моделью машинного обучения и ее конечной функцией.
Например, если ваша модель анализирует отзывы клиентов, чтобы найти тенденции, вы можете пометить данные как «положительные» или «отрицательные» на основе слов или эмоций, выраженных в отзывах. Вы также можете комбинировать или разделять наборы данных на основе их корреляции.
Данные и уменьшение размерности данных также важны для моделей машинного обучения. Снижение размерности включает в себя сокращение количества переменных в вашем наборе данных, чтобы он содержал только самую важную информацию, необходимую для прогнозирования.
Это помогает уменьшить сложность модели и повысить точность за счет удаления ненужных данных, которые в противном случае могли бы привести к неточностям в прогнозах. Это также помогает уменьшить переоснащение, поскольку снижает сложность модели, что, в свою очередь, улучшает возможности обобщения.
5. Подумайте о выборке
Наконец, подумайте о том, чтобы взять меньшую репрезентативную выборку ваших данных, чтобы изучить и поэкспериментировать с решениями и алгоритмами, прежде чем использовать весь набор данных. Это может помочь сэкономить время и ресурсы, так как уменьшает объем данных, которые необходимо обрабатывать и тренировать.
Выборка — не всегда лучший подход, так как вы можете потерять важную информацию из своих данных. Например, если вы имеете дело только с парой тысяч строк данных о клиентах, вероятно, лучше использовать весь набор данных, а не выборку.
Однако если у вас есть миллионы строк и сотни функций, выборка может помочь вам быстро изучить различные варианты и определить, какие алгоритмы и модели лучше всего подходят для ваших данных.
Самый простой способ подготовить и проанализировать ваши данные для машинного обучения — Akkio
Преобразование данных когда-то было кропотливым процессом, требующим много времени, ресурсов и опыта. Но с появлением передовых решений для искусственного интеллекта, таких как Akkio, предприятия теперь могут с легкостью подготавливать и анализировать свои данные для машинного обучения.
Akkio — это платформа искусственного интеллекта без кода, которая предоставляет предприятиям инструменты и функции для быстрого и простого преобразования их данных, позволяя им максимально эффективно использовать свои инициативы в области машинного обучения.
Благодаря интеграции Akkio с такими инструментами, как Hubspot, Salesforce, Google BigQuery, Google Sheets и другими, компании могут получать свои данные практически из любого источника. Кроме того, Akkio автоматически обрабатывает отсутствующие значения и различные форматы данных, что упрощает подготовку данных.
Когда пользователь готов построить свои модели машинного обучения, Akkio автоматически разбивает данные на наборы для обучения и тестирования. Akkio также позволяет пользователям регулярно обновлять свои данные, гарантируя, что их модели будут обновлены самой последней информацией.
Кроме того, предприятия могут воспользоваться функциями увеличения данных Akkio, чтобы повысить эффективность машинного обучения. Объединяя внешние наборы данных, пользователи могут обнаруживать скрытые закономерности и получать более точные прогнозы.
С Akkio предприятия получают доступ к мощным функциям, необходимым им для преобразования своих данных и обеспечения успеха своих проектов машинного обучения. От приема данных и обработки отсутствующих значений до разделения и дополнения данных — Akkio предоставляет простую в использовании платформу для подготовки ваших данных к машинному обучению.
Заключение
Машинное обучение может быть мощным инструментом для бизнеса, но только в том случае, если данные, используемые для обучения моделей, имеют высокое качество. Подготовка данных необходима для обеспечения точности и надежности ваших моделей.
Выполнив пять шагов, описанных в этой статье, — соберите релевантные данные и скорректируйте их с учетом смещения, используйте лучшие методы машинного обучения, очистите данные, структурируйте данные и рассмотрите возможность выборки — вы сможете убедиться, что ваши проекты машинного обучения будут успешными.
Более того, с помощью комплексной платформы искусственного интеллекта без кода Akkio предприятия могут быстро и легко преобразовывать свои данные, что упрощает создание точных и надежных моделей.
Готовы подготовить данные для машинного обучения? Запишитесь на бесплатную пробную версию сегодня.
Первоначально опубликовано на https://www.akkio.com.
