როგორ მოვამზადოთ და გავასუფთავოთ მონაცემები ვარჯიშამდე?

მანქანური სწავლების სფეროში, განსაკუთრებით ისეთ პლატფორმებთან მუშაობისას, როგორიცაა Google Cloud Machine Learning, მონაცემთა მომზადება და გაწმენდა არის კრიტიკული ნაბიჯი, რომელიც პირდაპირ გავლენას ახდენს თქვენს მიერ შემუშავებული მოდელების შესრულებასა და სიზუსტეზე. ეს პროცესი მოიცავს რამდენიმე ფაზას, რომელთაგან თითოეული შექმნილია იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ტრენინგისთვის გამოყენებული მონაცემები იყოს მაღალი ხარისხის, შესაბამისი და შესაფერისი მანქანათმცოდნეობის მიზნებისთვის. მოდით განვიხილოთ ყოვლისმომცველი ნაბიჯები, რომლებიც მოიცავს მონაცემთა მომზადებასა და გაწმენდას მანქანური სწავლების მოდელის მომზადებამდე.

მონაცემთა მომზადებისა და გაწმენდის მნიშვნელობის გაგება

მონაცემთა მომზადება და გაწმენდა ფუნდამენტური ნაბიჯებია მანქანათმცოდნეობის მილსადენში. თქვენი მონაცემების ხარისხმა შეიძლება მნიშვნელოვნად იმოქმედოს თქვენი მანქანური სწავლის მოდელების მუშაობაზე. ცუდად მომზადებულმა მონაცემებმა შეიძლება გამოიწვიოს არაზუსტი მოდელები, ხოლო კარგად მომზადებულმა მონაცემებმა შეიძლება გააუმჯობესოს მოდელის სიზუსტე, შეამციროს ტრენინგის დრო და გააუმჯობესოს შედეგების ინტერპრეტაცია. მონაცემთა მომზადებისა და გაწმენდის პროცესი განმეორებადია და შეიძლება მოითხოვოს მრავალჯერ გადახედვა მოდელის განვითარების სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში.

მონაცემთა მომზადებისა და გაწმენდის ნაბიჯები

1. მონაცემთა შეგროვება და ინტეგრაცია

მონაცემთა მომზადების საწყისი ეტაპი არის მონაცემთა შეგროვება სხვადასხვა წყაროდან. ეს შეიძლება შეიცავდეს მონაცემთა ბაზებს, ელცხრილებს, API-ებს, ვებ სკრაპს, IoT მოწყობილობებს და სხვა. შეგროვების შემდეგ, მონაცემები უნდა იყოს ინტეგრირებული ერთ მონაცემთა ბაზაში. ინტეგრაციის დროს მნიშვნელოვანია იმის უზრუნველყოფა, რომ სხვადასხვა წყაროდან მიღებული მონაცემები თავსებადი და თანმიმდევრულია. ეს შეიძლება მოიცავდეს ისეთი საკითხების გადაჭრას, როგორიცაა მონაცემთა განსხვავებული ფორმატები, საზომი ერთეულები და მონაცემთა ტიპები.

მაგალითი: დავუშვათ, რომ თქვენ აშენებთ პროგნოზირებულ მოდელს მომხმარებელთა გამორიცხვისთვის, მრავალი განყოფილების მონაცემების გამოყენებით, როგორიცაა გაყიდვები, მხარდაჭერა და მარკეტინგი. თქვენ დაგჭირდებათ ამ მონაცემთა ნაკრების გაერთიანება შეკრულ მონაცემთა ნაკრებში, რომელიც წარმოადგენს მომხმარებლის მოგზაურობის ჰოლისტიკური ხედვას.

2. მონაცემთა გაწმენდა

მონაცემთა გაწმენდა მოიცავს მონაცემთა ნაკრებში არსებული შეცდომებისა და შეუსაბამობების იდენტიფიცირებას და გამოსწორებას. ეს ნაბიჯი აუცილებელია მონაცემთა სიზუსტისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. მონაცემთა გაწმენდის ამოცანები მოიცავს:

- დაკარგული ღირებულებების დამუშავება: მონაცემების გამოტოვება შეიძლება მოხდეს სხვადასხვა მიზეზის გამო, როგორიცაა მონაცემთა შეყვანის შეცდომები, აღჭურვილობის გაუმართაობა ან მონაცემთა გაფუჭება. დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავების საერთო სტრატეგიები მოიცავს:
- წაშლა: ჩანაწერების წაშლა დაკარგული მნიშვნელობებით, თუ ისინი ცოტაა და მნიშვნელოვან გავლენას არ მოახდენს მონაცემთა ბაზაზე.
- იმპუტაცია: გამოტოვებული მნიშვნელობების შევსება სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებით, როგორიცაა საშუალო, მედიანა ან რეჟიმი, ან უფრო დახვეწილი ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა K- უახლოესი მეზობლები ან რეგრესიის იმპუტაცია.

- დუბლიკატების ამოღება: დუბლიკატმა ჩანაწერებმა შეიძლება შეაფერხოს ანალიზი და უნდა იყოს იდენტიფიცირებული და წაშლილი. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მონაცემთა ნაკრებებში, სადაც თითოეული ჩანაწერი უნდა წარმოადგენდეს უნიკალურ ერთეულს.

- შეუსაბამობების გამოსწორება: ეს გულისხმობს მონაცემთა ჩანაწერების სტანდარტიზაციას, რომლებიც უნდა იყოს ერთგვაროვანი, როგორიცაა თარიღის ფორმატები, კატეგორიული ეტიკეტები ან ტექსტის ასოები.

მაგალითი: მონაცემთა ბაზაში, რომელიც შეიცავს კლიენტის ინფორმაციას, შესაძლოა შეგხვდეთ მნიშვნელობები, რომლებიც აკლია სვეტში „ასაკი“. თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ ამ დაკარგული მნიშვნელობების შევსება მონაცემთა ნაკრების მედიანური ასაკით, რათა შეინარჩუნოთ განაწილება.

3. მონაცემთა გარდაქმნა

მონაცემთა ტრანსფორმაცია გულისხმობს მონაცემთა გადაქცევას ანალიზისთვის და მოდელირებისთვის შესაფერის ფორმატში. ეს ნაბიჯი შეიძლება შეიცავდეს:

- ნორმალიზაცია და სტანდარტიზაცია: ეს ტექნიკა გამოიყენება რიცხვითი მახასიათებლების საერთო დიაპაზონში ან განაწილებამდე გასაზომად, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ფუნქციების სკალირების მიმართ მგრძნობიარე ალგორითმებისთვის, როგორიცაა დამხმარე ვექტორული მანქანები ან K-Means კლასტერირება.

- ნორმალიზაცია: ფუნქციების გადაანგარიშება [0, 1] დიაპაზონში მინ-მაქს მასშტაბის გამოყენებით.
- სტანდარტიზაცია: ფუნქციების ტრანსფორმირება, რომ ჰქონდეს საშუალო 0 და სტანდარტული გადახრა 1.

- კატეგორიული ცვლადების კოდირება: მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები საჭიროებენ რიცხვით შეყვანას. ამიტომ, კატეგორიული ცვლადები უნდა გარდაიქმნას რიცხვობრივ მნიშვნელობებად. ტექნიკა მოიცავს:
- ლეიბლის კოდირება: თითოეული კატეგორიისთვის უნიკალური მთელი რიცხვის მინიჭება.
- ერთი ცხელი კოდირება: თითოეული კატეგორიისთვის ორობითი სვეტების შექმნა, რაც სასურველია, როდესაც კატეგორიებს შორის არ არის რიგითი კავშირი.

- მხატვრული ინჟინერია: ახალი ფუნქციების შექმნა ან არსებულის შეცვლა მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად. ეს შეიძლება მოიცავდეს:
- პოლინომიური მახასიათებლები: ურთიერთქმედების ტერმინების ან პოლინომიური ტერმინების გენერირება არსებული ფუნქციებიდან.
- Binning: უწყვეტი ცვლადების გადაქცევა კატეგორიულ ცვლადებად მათი ბინებად დაჯგუფებით.

მაგალითი: მონაცემთა ნაკრებში „ქალაქი“ სვეტით, რომელიც შეიცავს კატეგორიულ მონაცემებს, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ერთჯერადი კოდირება, რათა შექმნათ ბინარული სვეტები თითოეული ქალაქისთვის, რაც საშუალებას მისცემს მოდელს მათი ინტერპრეტაცია, როგორც რიცხვითი შეყვანა.

4. მონაცემთა შემცირება

მონაცემთა შემცირების ტექნიკა გამოიყენება მონაცემთა მოცულობის შესამცირებლად მისი მთლიანობის შენარჩუნებისას. ამან შეიძლება გააუმჯობესოს გამოთვლითი ეფექტურობა და მოდელის შესრულება. მეთოდები მოიცავს:

- განზომილების შემცირება: ტექნიკა, როგორიცაა ძირითადი კომპონენტის ანალიზი (PCA) ან t-განაწილებული სტოქასტური მეზობელი ჩაშენება (t-SNE) გამოიყენება ფუნქციების რაოდენობის შესამცირებლად, მონაცემთა დისპერსიის ან სტრუქტურის შენარჩუნებისას.
- მხატვრული შერჩევა: სტატისტიკური ტესტების, კორელაციის ანალიზის ან მოდელზე დაფუძნებული მნიშვნელობის საზომების საფუძველზე მხოლოდ ყველაზე რელევანტური მახასიათებლების იდენტიფიცირება და შენარჩუნება.

მაგალითი: თუ მონაცემთა ნაკრები შეიცავს 100 მახასიათებელს, PCA შეიძლება გამოყენებულ იქნას, რათა შემცირდეს ეს ძირითადი კომპონენტების უფრო მცირე ნაკრებამდე, რომლებიც ასახავს დისპერსიის უმრავლესობას, რითაც გაამარტივებს მოდელი ინფორმაციის მნიშვნელოვანი დაკარგვის გარეშე.

5. მონაცემთა გაყოფა

მანქანათმცოდნეობის მოდელის მომზადებამდე აუცილებელია მონაცემების დაყოფა ცალკეულ ნაკრებებად ტრენინგის, ვალიდაციისა და ტესტირებისთვის. ეს უზრუნველყოფს მოდელის მუშაობის შეფასებას უხილავ მონაცემებზე, რაც ამცირებს ზედმეტი მორგების რისკს.

- სასწავლო ნაკრები: მონაცემთა ნაწილი, რომელიც გამოიყენება მოდელის მოსამზადებლად.
- ვალიდაციის ნაკრები: ცალკე ქვეჯგუფი, რომელიც გამოიყენება მოდელის პარამეტრების დასარეგულირებლად და მოდელის არქიტექტურის შესახებ გადაწყვეტილების მისაღებად.
- ტესტის ნაკრები: საბოლოო ქვეჯგუფი, რომელიც გამოიყენება მოდელის მუშაობის შესაფასებლად ტრენინგისა და ვალიდაციის შემდეგ.

გავრცელებული პრაქტიკაა 70-15-15 გაყოფის გამოყენება, მაგრამ ეს შეიძლება განსხვავდებოდეს მონაცემთა ნაკრების ზომისა და პროექტის სპეციფიკური მოთხოვნების მიხედვით.

6. მონაცემთა გაძლიერება

გარკვეული ტიპის მონაცემებისთვის, განსაკუთრებით სურათებისა და ტექსტისთვის, მონაცემთა გაძლიერება შეიძლება გამოყენებულ იქნას სასწავლო მონაცემთა ნაკრების ზომის ხელოვნურად გაზრდისთვის არსებული მონაცემების შეცვლილი ვერსიების შექმნით. ეს დაგეხმარებათ გააუმჯობესოს მოდელის სიმტკიცე და განზოგადება. ტექნიკა მოიცავს:

- გამოსახულების გაზრდა: ისეთი ტრანსფორმაციების გამოყენება, როგორიცაა როტაცია, მასშტაბირება, გადახვევა და ფერის კორექტირება ახალი სასწავლო ნიმუშების შესაქმნელად.
- ტექსტის გაძლიერება: ტექნიკის გამოყენება, როგორიცაა სინონიმის ჩანაცვლება, შემთხვევითი ჩასმა ან უკან თარგმანი ახალი ტექსტური მონაცემების გენერირებისთვის.

მაგალითი: გამოსახულების კლასიფიკაციის ამოცანაში, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემთხვევითი ბრუნვები და გადატრიალებები სურათებზე, რათა შექმნათ უფრო მრავალფეროვანი სასწავლო ნაკრები, რაც მოდელს დაეხმარება უკეთ განზოგადოს უხილავ მონაცემებთან.

ინსტრუმენტები და პლატფორმები მონაცემთა მომზადებისა და გაწმენდისთვის

Google Cloud გთავაზობთ რამდენიმე ინსტრუმენტს და სერვისს, რომლებიც ხელს უწყობს მონაცემთა მომზადებას და გაწმენდას:

- Google Cloud Dataprep: ვიზუალური ინსტრუმენტი მონაცემთა შესასწავლად, გაწმენდისა და ანალიზისთვის მოსამზადებლად. ის უზრუნველყოფს ინტუიციურ ინტერფეისს და ავტომატიზირებულ წინადადებებს მონაცემთა მომზადების პროცესის გასამარტივებლად.

- bigquery: სრულად მართული, სერვერის გარეშე მონაცემთა საწყობი, რომელიც იძლევა სწრაფი SQL მოთხოვნების დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემების წინასწარი დამუშავებისა და გაწმენდისთვის, სანამ ისინი მანქანური სწავლის მოდელებში შეიტანება.

- Cloud Datalab: ინტერაქტიული ინსტრუმენტი მონაცემთა ძიების, ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას Python-ისა და SQL-ის გამოყენებით მონაცემების მოსამზადებლად და გასასუფთავებლად.

- Cloud მონაცემთა ნაკადის: სრულად მართული სერვისი ნაკადის და სერიული მონაცემების დამუშავებისთვის, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა მომზადების რთული მილსადენების შესაქმნელად.

მონაცემთა მომზადებისა და გაწმენდის პროცესი მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესის მნიშვნელოვანი კომპონენტია. იგი მოიცავს მრავალ ნაბიჯს, მათ შორის მონაცემთა შეგროვებას, გაწმენდას, ტრანსფორმაციას, შემცირებას, გაყოფას და გაზრდას. თითოეული ნაბიჯი მოითხოვს სათანადო ტექნიკის ფრთხილად განხილვას და გამოყენებას, რათა უზრუნველყოს მონაცემები მაღალი ხარისხის და შესაფერისი მანქანური სწავლების ძლიერი და ზუსტი მოდელების მოსამზადებლად. ისეთი ინსტრუმენტებისა და პლატფორმების გამოყენებით, როგორიცაა Google Cloud-ის მიერ შემოთავაზებული, მონაცემთა მეცნიერებს და მანქანათმცოდნეობის ინჟინერებს შეუძლიათ ამ პროცესის გამარტივება და ოპტიმიზაცია, რაც საბოლოოდ გამოიწვევს უფრო ეფექტურ და ეფექტურ მოდელის განვითარებას.

სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• რა განსხვავებაა მანქანათმცოდნეობას კომპიუტერულ ხედვასა და მანქანათმცოდნეობას შორის LLM-ში?
• რა არის ძირითადი გამოწვევები, რომლებიც წარმოიქმნება მანქანური სწავლების მონაცემთა წინასწარი დამუშავების ეტაპზე და როგორ შეუძლია ამ გამოწვევების მოგვარებას გააუმჯობესოს მოდელის ეფექტურობა?
• რატომ განიხილება ჰიპერპარამეტრების დარეგულირება გადამწყვეტ ნაბიჯად მოდელის შეფასების შემდეგ და რომელია გავრცელებული მეთოდები, რომლებიც გამოიყენება მანქანური სწავლის მოდელისთვის ოპტიმალური ჰიპერპარამეტრების მოსაძებნად?
• როგორ არის დამოკიდებული მანქანური სწავლების ალგორითმის არჩევანი პრობლემის ტიპსა და მონაცემთა ბუნებაზე?
• რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემთა ნაკრების დაყოფა სასწავლო და ტესტირების ნაკრებებად მანქანური სწავლების პროცესის დროს და რა შეიძლება არასწორად წავიდეს, თუ ამ ნაბიჯს გამოტოვებთ?
• რამდენად მნიშვნელოვანია Python-ის ან სხვა პროგრამირების ენის ცოდნა ML პრაქტიკაში დასანერგად?
• რატომ არის არსებითი მანქანური სწავლების მოდელის მუშაობის შეფასების ნაბიჯი ცალკე ტესტის მონაცემთა ბაზაზე და რა შეიძლება მოხდეს, თუ ეს ნაბიჯი გამოტოვებულია?
• რა არის მანქანური სწავლის ნამდვილი ღირებულება დღევანდელ მსოფლიოში და როგორ შეგვიძლია განვასხვავოთ მისი ნამდვილი გავლენა უბრალო ტექნოლოგიური აჟიოტაჟისგან?
• რა კრიტერიუმებით უნდა აირჩიოთ სწორი ალგორითმი მოცემული პრობლემისთვის?
• თუ ვინმე იყენებს Google-ის მოდელს და ავარჯიშებს მას საკუთარ მაგალითზე, ინარჩუნებს თუ არა Google ტრენინგის მონაცემებით მიღებულ გაუმჯობესებებს?

იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში

მეტი კითხვა და პასუხი:

• საველე: ხელოვნური ინტელექტი
• პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
• გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
• თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)