เตรียมและทำความสะอาดข้อมูลก่อนการฝึกอบรมอย่างไร?

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับแพลตฟอร์ม เช่น Google Cloud Machine Learning การเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดลที่คุณพัฒนา กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ซึ่งแต่ละขั้นตอนได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมนั้นมีคุณภาพสูง มีความเกี่ยวข้อง และเหมาะสมกับงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ตั้งใจไว้ มาพิจารณาขั้นตอนที่ครอบคลุมซึ่งเกี่ยวข้องกับการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลก่อนฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกัน

ทำความเข้าใจถึงความสำคัญของการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล

การเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลเป็นขั้นตอนพื้นฐานในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง คุณภาพของข้อมูลสามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมาก ข้อมูลที่เตรียมมาไม่ดีอาจนำไปสู่โมเดลที่ไม่แม่นยำ ในขณะที่ข้อมูลที่เตรียมมาอย่างดีจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของโมเดล ลดเวลาในการฝึกอบรม และปรับปรุงความสามารถในการตีความผลลัพธ์ กระบวนการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลเป็นแบบวนซ้ำและอาจต้องทำซ้ำหลายครั้งตลอดวงจรชีวิตการพัฒนาโมเดล

ขั้นตอนในการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล

1. การรวบรวมและบูรณาการข้อมูล

ขั้นตอนเริ่มต้นในการเตรียมข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ซึ่งอาจรวมถึงฐานข้อมูล สเปรดชีต API การขูดเว็บ อุปกรณ์ IoT และอื่นๆ เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว จะต้องรวมข้อมูลเข้าเป็นชุดข้อมูลเดียว ระหว่างการรวมข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้ากันได้และสอดคล้องกัน ซึ่งอาจต้องแก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น รูปแบบข้อมูล หน่วยการวัด และประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน

ตัวอย่าง: สมมติว่าคุณกำลังสร้างแบบจำลองเชิงทำนายสำหรับการสูญเสียลูกค้าโดยใช้ข้อมูลจากหลายแผนก เช่น ฝ่ายขาย ฝ่ายสนับสนุน และฝ่ายการตลาด คุณจะต้องผสานชุดข้อมูลเหล่านี้เข้าเป็นชุดข้อมูลที่สอดคล้องกันซึ่งแสดงมุมมองแบบองค์รวมของการเดินทางของลูกค้า

2. การทำความสะอาดข้อมูล

การทำความสะอาดข้อมูลเกี่ยวข้องกับการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องในชุดข้อมูล ขั้นตอนนี้มีความจำเป็นสำหรับการรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล งานทำความสะอาดข้อมูลประกอบด้วย:

- การจัดการกับค่าที่หายไป:ข้อมูลที่ขาดหายไปอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ เช่น ข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล อุปกรณ์ขัดข้อง หรือข้อมูลเสียหาย กลยุทธ์ทั่วไปในการจัดการค่าที่ขาดหายไป ได้แก่:
- การลบ:การลบระเบียนที่มีค่าที่หายไปหากมีน้อยและไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อชุดข้อมูล
- การใส่ความ:การเติมค่าที่หายไปโดยใช้วิธีทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน หรือค่านิยม หรือการใช้เทคนิคที่ซับซ้อนกว่า เช่น เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K หรือการคำนวณการถดถอย

- การลบรายการที่ซ้ำกัน:ระเบียนที่ซ้ำกันอาจทำให้การวิเคราะห์เบี่ยงเบน และควรระบุและลบข้อมูลออก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะในชุดข้อมูลที่ระเบียนแต่ละรายการควรแสดงถึงเอนทิตีเฉพาะ

- การแก้ไขความไม่สอดคล้องกัน:ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำให้ข้อมูลรายการต่างๆ เป็นมาตรฐานซึ่งควรจะสม่ำเสมอ เช่น รูปแบบวันที่ ป้ายหมวดหมู่ หรือตัวพิมพ์ข้อความ

ตัวอย่าง: ในชุดข้อมูลที่มีข้อมูลลูกค้า คุณอาจพบค่าที่ขาดหายไปในคอลัมน์ "อายุ" คุณสามารถเลือกที่จะเติมค่าที่ขาดหายไปเหล่านี้ด้วยอายุเฉลี่ยของชุดข้อมูลเพื่อรักษาการกระจาย

3. การแปลงข้อมูล

การแปลงข้อมูลเกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลอง ขั้นตอนนี้อาจรวมถึง:

- การทำให้เป็นมาตรฐานและการทำให้เป็นมาตรฐาน:เทคนิคเหล่านี้ใช้ในการปรับขนาดคุณสมบัติเชิงตัวเลขให้เป็นช่วงหรือการกระจายทั่วไป ซึ่งมีความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอัลกอริทึมที่ไวต่อการปรับขนาดคุณสมบัติ เช่น Support Vector Machines หรือการจัดกลุ่ม K-Means

- normalization:การปรับขนาดคุณสมบัติใหม่เป็นช่วง [0, 1] โดยใช้การปรับขนาดต่ำสุด-สูงสุด
- มาตรฐาน:การแปลงคุณลักษณะให้มีค่าเฉลี่ย 0 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1

- การเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่:อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องต้องการอินพุตตัวเลข ดังนั้นตัวแปรเชิงหมวดหมู่จะต้องถูกแปลงเป็นค่าตัวเลข เทคนิคต่างๆ ได้แก่:
- การเข้ารหัสฉลาก:การกำหนดจำนวนเต็มเฉพาะให้กับแต่ละหมวดหมู่
- การเข้ารหัสแบบร้อนครั้งเดียว:การสร้างคอลัมน์ไบนารีสำหรับแต่ละหมวดหมู่ ซึ่งจะดีกว่าเมื่อไม่มีความสัมพันธ์เชิงลำดับระหว่างหมวดหมู่

- คุณสมบัติวิศวกรรม:การสร้างคุณลักษณะใหม่หรือปรับเปลี่ยนคุณลักษณะที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับ:
- ลักษณะพหุนาม:การสร้างเงื่อนไขการโต้ตอบหรือเงื่อนไขพหุนามจากคุณลักษณะที่มีอยู่
- Binning:การแปลงตัวแปรต่อเนื่องให้เป็นตัวแปรแบบหมวดหมู่โดยการจัดกลุ่มไว้ในถัง

ตัวอย่าง: ในชุดข้อมูลที่มีคอลัมน์ 'เมือง' ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลเชิงหมวดหมู่ คุณอาจใช้การเข้ารหัสแบบ one-hot เพื่อสร้างคอลัมน์ไบนารีสำหรับแต่ละเมือง ทำให้โมเดลสามารถตีความข้อมูลเหล่านี้เป็นอินพุตเชิงตัวเลขได้

4. การลดข้อมูล

เทคนิคการลดข้อมูลใช้เพื่อลดปริมาณข้อมูลโดยยังคงความสมบูรณ์ของข้อมูลไว้ วิธีนี้จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณและประสิทธิภาพของแบบจำลองได้ วิธีการต่างๆ ได้แก่:

- การลดขนาด:เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) หรือการฝังเพื่อนบ้านสุ่มแบบกระจาย t (t-SNE) ใช้เพื่อลดจำนวนฟีเจอร์ในขณะที่ยังคงความแปรปรวนหรือโครงสร้างในข้อมูล
- การเลือกคุณสมบัติ:การระบุและรักษาเฉพาะคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องที่สุดโดยอิงจากการทดสอบทางสถิติ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ หรือการวัดความสำคัญตามแบบจำลอง

ตัวอย่าง: หากชุดข้อมูลมีฟีเจอร์ 100 รายการ PCA สามารถใช้เพื่อลดฟีเจอร์ดังกล่าวให้เหลือชุดส่วนประกอบหลักที่เล็กลงซึ่งสามารถจับความแปรปรวนส่วนใหญ่ได้ จึงทำให้โมเดลเรียบง่ายขึ้นโดยไม่สูญเสียข้อมูลมากนัก

5. การแยกข้อมูล

ก่อนที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง จำเป็นต้องแยกข้อมูลออกเป็นชุดแยกกันสำหรับการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ วิธีนี้จะช่วยให้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลจากข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงของการโอเวอร์ฟิตติ้ง

- ชุดฝึกอบรม:ส่วนของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล
- ชุดตรวจสอบความถูกต้อง:ชุดย่อยแยกต่างหากที่ใช้เพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดลและตัดสินใจเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมโมเดล
- ชุดทดสอบ:ชุดย่อยสุดท้ายที่ใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลหลังการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง

แนวทางปฏิบัติทั่วไปคือการใช้การแยกแบบ 70-15-15 แต่สิ่งนี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูลและข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ

6. การเสริมข้อมูล

สำหรับข้อมูลบางประเภท โดยเฉพาะรูปภาพและข้อความ การเพิ่มข้อมูลสามารถใช้เพื่อเพิ่มขนาดของชุดข้อมูลฝึกอบรมโดยการสร้างข้อมูลที่มีอยู่แล้วในเวอร์ชันที่ปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความทนทานและการสรุปทั่วไปของโมเดลได้ เทคนิคต่างๆ ได้แก่:

- การเพิ่มรูปภาพ:การใช้การแปลง เช่น การหมุน การปรับขนาด การพลิก และการปรับสี เพื่อสร้างตัวอย่างการฝึกอบรมใหม่
- การเพิ่มข้อความ:การใช้เทคนิคเช่น การแทนที่คำพ้องความหมาย การแทรกแบบสุ่ม หรือการแปลกลับ เพื่อสร้างข้อมูลข้อความใหม่

ตัวอย่าง: ในงานการจำแนกประเภทภาพ คุณอาจใช้การหมุนและการพลิกแบบสุ่มกับรูปภาพเพื่อสร้างชุดการฝึกที่หลากหลายมากขึ้น ช่วยให้โมเดลสรุปผลกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นได้ดีขึ้น

เครื่องมือและแพลตฟอร์มสำหรับการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล

Google Cloud เสนอเครื่องมือและบริการต่างๆ มากมายที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล:

- การเตรียมข้อมูล Google Cloud:เครื่องมือภาพสำหรับการสำรวจ ทำความสะอาด และจัดเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ โดยเครื่องมือนี้จะมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและคำแนะนำอัตโนมัติเพื่อปรับกระบวนการจัดเตรียมข้อมูลให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

- BigQuery:คลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหา SQL ได้อย่างรวดเร็วบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถใช้ในการประมวลผลล่วงหน้าและทำความสะอาดข้อมูลก่อนป้อนเข้าสู่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

- คลาวด์ดาต้าแล็บ:เครื่องมือโต้ตอบสำหรับการสำรวจ วิเคราะห์ และแสดงข้อมูล ซึ่งสามารถใช้ในการจัดเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลโดยใช้ Python และ SQL

- คลาวด์ดาต้าโฟลว์:บริการที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบสตรีมและแบทช์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อสร้างกระบวนการจัดเตรียมข้อมูลที่ซับซ้อนได้

กระบวนการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลเป็นส่วนประกอบสำคัญของเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ มากมาย เช่น การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด การแปลง การลดขนาด การแยก และการเสริมข้อมูล แต่ละขั้นตอนต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบและการใช้เทคนิคที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีคุณภาพสูงและเหมาะสมสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ ด้วยการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น ที่นำเสนอโดย Google Cloud นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับกระบวนการนี้ให้เหมาะสมและเหมาะสมที่สุด ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่การพัฒนาโมเดลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , , , , , , ,