Come preparare e pulire i dati prima dell'addestramento?
Nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare quando si lavora con piattaforme come Google Cloud Machine Learning, la preparazione e la pulizia dei dati sono fasi critiche che hanno un impatto diretto sulle prestazioni e l'accuratezza dei modelli sviluppati. Questo processo prevede diverse fasi, ciascuna progettata per garantire che i dati utilizzati per l'addestramento siano di alta qualità, pertinenti e adatti all'attività di apprendimento automatico prevista. Consideriamo le fasi complete coinvolte nella preparazione e nella pulizia dei dati prima dell'addestramento di un modello di apprendimento automatico.
Comprendere l'importanza della preparazione e della pulizia dei dati
La preparazione e la pulizia dei dati sono passaggi fondamentali nella pipeline di apprendimento automatico. La qualità dei tuoi dati può influenzare significativamente le prestazioni dei tuoi modelli di apprendimento automatico. Dati mal preparati possono portare a modelli imprecisi, mentre dati ben preparati possono migliorare l'accuratezza del modello, ridurre i tempi di formazione e migliorare l'interpretabilità dei risultati. Il processo di preparazione e pulizia dei dati è iterativo e potrebbe richiedere di essere rivisitato più volte durante il ciclo di vita dello sviluppo del modello.
Fasi nella preparazione e pulizia dei dati
1. Raccolta e integrazione dei dati
Il primo passo nella preparazione dei dati è raccogliere dati da varie fonti. Ciò potrebbe includere database, fogli di calcolo, API, web scraping, dispositivi IoT e altro. Una volta raccolti, i dati devono essere integrati in un singolo set di dati. Durante l'integrazione, è importante assicurarsi che i dati provenienti da diverse fonti siano compatibili e coerenti. Ciò potrebbe comportare la risoluzione di problemi quali formati di dati, unità di misura e tipi di dati diversi.
Esempio: supponiamo che tu stia creando un modello predittivo per il churn dei clienti utilizzando dati provenienti da più reparti, come vendite, supporto e marketing. Dovresti unire questi set di dati in un set di dati coeso che rappresenti una visione olistica del customer journey.
2. Pulizia dei dati
La pulizia dei dati comporta l'identificazione e la correzione di errori e incongruenze nel set di dati. Questo passaggio è essenziale per garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei dati. Le attività di pulizia dei dati includono:
- Gestione dei valori mancanti: I dati mancanti possono verificarsi per vari motivi, come errori di immissione dati, malfunzionamento dell'apparecchiatura o corruzione dei dati. Le strategie comuni per la gestione dei valori mancanti includono:
- cancellazione: Rimozione dei record con valori mancanti se sono pochi e non hanno un impatto significativo sul set di dati.
- Imputazione: Riempimento dei valori mancanti utilizzando metodi statistici quali media, mediana o moda, oppure utilizzando tecniche più sofisticate come i K vicini più prossimi o l'imputazione della regressione.
- Rimozione di duplicati: I record duplicati possono alterare l'analisi e devono essere identificati e rimossi. Ciò è particolarmente importante nei set di dati in cui ogni record deve rappresentare un'entità univoca.
- Correggere le incongruenze: Ciò comporta la standardizzazione delle voci di dati che devono essere uniformi, come i formati delle date, le etichette categoriali o le maiuscole/minuscole del testo.
Esempio: in un set di dati contenente informazioni sui clienti, potresti riscontrare valori mancanti nella colonna "Età". Potresti scegliere di riempire questi valori mancanti con l'età media del set di dati per mantenere la distribuzione.
3. Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati comporta la conversione dei dati in un formato adatto all'analisi e alla modellazione. Questo passaggio può includere:
- Normalizzazione e standardizzazione: Queste tecniche vengono utilizzate per ridimensionare le caratteristiche numeriche in un intervallo o una distribuzione comune, il che è particolarmente importante per gli algoritmi sensibili al ridimensionamento delle caratteristiche, come le macchine a vettori di supporto o il clustering K-Means.
- Normalizzazione: Ridimensionamento delle funzionalità in un intervallo di [0, 1] utilizzando il ridimensionamento min-max.
- Standardizzazione: Trasformazione delle caratteristiche in modo che abbiano una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1.
- Codifica di variabili categoriali: Gli algoritmi di apprendimento automatico richiedono input numerici. Pertanto, le variabili categoriali devono essere convertite in valori numerici. Le tecniche includono:
- Codifica etichetta: Assegnazione di un numero intero univoco a ciascuna categoria.
- Codifica One-Hot: Creazione di colonne binarie per ogni categoria, preferibile quando non esiste una relazione ordinale tra le categorie.
- Feature Engineering: Creare nuove funzionalità o modificare quelle esistenti per migliorare le prestazioni del modello. Ciò può comportare:
- Caratteristiche polinomiali: Generazione di termini di interazione o termini polinomiali da funzionalità esistenti.
- Binning: Conversione di variabili continue in variabili categoriali raggruppandole in contenitori.
Esempio: in un set di dati con una colonna "Città" contenente dati categoriali, è possibile utilizzare la codifica one-hot per creare colonne binarie per ogni città, consentendo al modello di interpretarle come input numerici.
4. Riduzione dei dati
Le tecniche di riduzione dei dati vengono utilizzate per ridurre il volume dei dati mantenendone l'integrità. Ciò può migliorare l'efficienza computazionale e le prestazioni del modello. I metodi includono:
- Riduzione dimensionale: Tecniche come l'analisi delle componenti principali (PCA) o il t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) vengono utilizzate per ridurre il numero di caratteristiche preservando al contempo la varianza o la struttura nei dati.
- Selezione funzionalità: Identificare e conservare solo le caratteristiche più rilevanti in base a test statistici, analisi di correlazione o misure di importanza basate su modelli.
Esempio: se un set di dati contiene 100 caratteristiche, è possibile utilizzare l'analisi delle componenti principali per ridurle a un set più piccolo di componenti principali che catturano la maggior parte della varianza, semplificando così il modello senza una perdita significativa di informazioni.
5. Divisione dei dati
Prima di addestrare un modello di apprendimento automatico, è essenziale dividere i dati in set separati per l'addestramento, la convalida e il test. Ciò garantisce che le prestazioni del modello possano essere valutate su dati non visti, riducendo il rischio di overfitting.
- Set di allenamento: La porzione di dati utilizzata per addestrare il modello.
- Set di convalida: Un sottoinsieme separato utilizzato per regolare i parametri del modello e prendere decisioni sull'architettura del modello.
- Set di test: Un sottoinsieme finale utilizzato per valutare le prestazioni del modello dopo l'addestramento e la convalida.
Una prassi comune è quella di utilizzare una suddivisione 70-15-15, ma questa può variare a seconda delle dimensioni del set di dati e dei requisiti specifici del progetto.
6. Aumento dei dati
Per alcuni tipi di dati, in particolare immagini e testo, l'aumento dei dati può essere utilizzato per aumentare artificialmente la dimensione del set di dati di training creando versioni modificate di dati esistenti. Ciò può aiutare a migliorare la robustezza e la generalizzazione del modello. Le tecniche includono:
- Aumento dell'immagine: Applicazione di trasformazioni quali rotazione, ridimensionamento, capovolgimento e regolazione del colore per creare nuovi campioni di addestramento.
- Aumento del testo: Utilizzo di tecniche come la sostituzione di sinonimi, l'inserimento casuale o la retrotraduzione per generare nuovi dati testuali.
Esempio: in un'attività di classificazione delle immagini, è possibile applicare rotazioni e capovolgimenti casuali alle immagini per creare un set di addestramento più diversificato, aiutando il modello a generalizzare meglio i dati non visti.
Strumenti e piattaforme per la preparazione e la pulizia dei dati
Google Cloud offre diversi strumenti e servizi che facilitano la preparazione e la pulizia dei dati:
- Preparazione dati Google Cloud: Uno strumento visivo per esplorare, pulire e preparare i dati per l'analisi. Fornisce un'interfaccia intuitiva e suggerimenti automatizzati per semplificare il processo di preparazione dei dati.
- BigQuery: Un data warehouse completamente gestito e serverless che consente query SQL veloci su grandi set di dati. Può essere utilizzato per preelaborare e pulire i dati prima di inserirli nei modelli di apprendimento automatico.
- Laboratorio dati cloud: Uno strumento interattivo per l'esplorazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, che può essere utilizzato per preparare e pulire i dati utilizzando Python e SQL.
- Flusso di dati cloud: Un servizio completamente gestito per l'elaborazione di dati in streaming e in batch, che può essere utilizzato per creare pipeline di preparazione dei dati complesse.
Il processo di preparazione e pulizia dei dati è una componente critica del flusso di lavoro di apprendimento automatico. Comprende più fasi, tra cui raccolta dati, pulizia, trasformazione, riduzione, suddivisione e aumento. Ogni fase richiede un'attenta considerazione e l'applicazione di tecniche appropriate per garantire che i dati siano di alta qualità e adatti per l'addestramento di modelli di apprendimento automatico robusti e accurati. Sfruttando strumenti e piattaforme come quelli offerti da Google Cloud, gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico possono semplificare e ottimizzare questo processo, portando in ultima analisi a uno sviluppo di modelli più efficace ed efficiente.
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