Искусственный интеллект (ИИ) изменил различные отрасли, позволив машинам учиться на данных и принимать обоснованные решения. Однако эффективность модели ИИ сильно зависит от качества и актуальности данных, на которых она обучается. Подготовка данных — важнейший начальный этап конвейера машинного обучения — включает в себя очистку, организацию и преобразование необработанных данных в формат, подходящий для обучения. В этой статье мы рассмотрим ключевые этапы подготовки данных для ИИ.

1. Сбор и понимание данных. Первым шагом в подготовке данных является сбор соответствующих данных из различных источников. Это могут быть структурированные данные из баз данных, неструктурированные данные из текстовых документов, изображения, аудио или даже показания датчиков. Понимание данных необходимо для выявления потенциальных проблем и понимания. Важно проанализировать распределение данных, определить недостающие значения и оценить качество данных. Это понимание помогает решить, какие шаги предварительной обработки необходимы для улучшения качества данных.

2. Очистка и предварительная обработка данных. Необработанные данные часто беспорядочны, содержат ошибки, несоответствия и нерелевантную информацию. Очистка данных включает в себя обработку пропущенных значений с помощью таких методов, как вменение или удаление. Для устранения аномалий можно применять такие методы шумоподавления, как сглаживание или фильтрация. Этапы предварительной обработки также включают нормализацию данных, которая масштабирует числовые признаки, и кодирование данных, которое преобразует категориальные переменные в числовой формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения.

3. Выбор функций и разработка. Выбор правильных функций значительно влияет на производительность модели. Выбор функций включает в себя определение наиболее важных функций, которые способствуют задаче прогнозирования, и отбрасывание ненужных. С другой стороны, проектирование признаков включает в себя создание новых свойств, производных от существующих. Это может включать в себя преобразования, агрегации или взаимодействия между функциями для фиксации более сложных взаимосвязей в данных.

4. Обработка несбалансированных данных. Реальные наборы данных часто демонстрируют несбалансированность классов, когда некоторые классы имеют значительно меньше выборок, чем другие. Это может привести к искажению моделей. Такие методы, как избыточная выборка класса меньшинства, недостаточная выборка класса большинства или использование методов генерации синтетических данных, могут решить эту проблему и обеспечить обучение модели ИИ на более сбалансированном наборе данных.

5. Разделение и проверка. Чтобы эффективно оценить производительность модели, набор данных следует разделить на наборы для обучения, проверки и тестирования. Учебный набор используется для обучения модели, проверочный набор помогает настраивать гиперпараметры и предотвращать переоснащение, а проверочный набор оценивает способность модели к обобщению. Также можно использовать методы перекрестной проверки, чтобы максимально использовать имеющиеся данные.

В заключение следует отметить, что подготовка данных является основополагающим этапом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, который существенно влияет на точность и надежность модели. Хорошо подготовленный набор данных повышает способность модели изучать закономерности и делать точные прогнозы. С помощью таких шагов, как очистка данных, разработка функций и устранение дисбаланса классов, специалисты-практики могут гарантировать, что данные, подаваемые в алгоритмы ИИ, имеют высокое качество и актуальность. Посвятив время и усилия этому важному этапу, организации и отдельные лица могут подготовить почву для успешного и эффективного внедрения ИИ в различных областях. Свяжитесь с Digitools Consulting, чтобы начать преобразование данных и ИИ. [email protected] https://www.digittoolsconsulting.com