Eğitim öncesi veriler nasıl hazırlanmalı ve temizlenmelidir?

/ / Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Giriş, Makine öğrenimi nedir

Makine öğrenimi alanında, özellikle Google Cloud Machine Learning gibi platformlarla çalışırken, verileri hazırlamak ve temizlemek, geliştirdiğiniz modellerin performansını ve doğruluğunu doğrudan etkileyen kritik bir adımdır. Bu süreç, her biri eğitim için kullanılan verilerin yüksek kalitede, alakalı ve amaçlanan makine öğrenimi görevi için uygun olmasını sağlamak üzere tasarlanmış birkaç aşamayı içerir. Bir makine öğrenimi modelini eğitmeden önce verileri hazırlama ve temizlemede yer alan kapsamlı adımları ele alalım.

Veri Hazırlama ve Temizlemenin Önemini Anlamak

Veri hazırlama ve temizleme, makine öğrenimi boru hattındaki temel adımlardır. Verilerinizin kalitesi, makine öğrenimi modellerinizin performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Kötü hazırlanmış veriler yanlış modellere yol açabilirken, iyi hazırlanmış veriler model doğruluğunu artırabilir, eğitim süresini azaltabilir ve sonuçların yorumlanabilirliğini iyileştirebilir. Veri hazırlama ve temizleme süreci yinelemeli olup, model geliştirme yaşam döngüsü boyunca birden fazla kez yeniden gözden geçirilmesi gerekebilir.

Veri Hazırlama ve Temizleme Adımları

1. Veri Toplama ve Entegrasyon

Veri hazırlamanın ilk adımı çeşitli kaynaklardan veri toplamaktır. Bu, veritabanları, elektronik tablolar, API'ler, web kazıma, IoT cihazları ve daha fazlasını içerebilir. Toplandıktan sonra, veriler tek bir veri kümesine entegre edilmelidir. Entegrasyon sırasında, farklı kaynaklardan gelen verilerin uyumlu ve tutarlı olduğundan emin olmak önemlidir. Bu, farklı veri biçimleri, ölçüm birimleri ve veri türleri gibi sorunları çözmeyi içerebilir.

Örnek: Satış, destek ve pazarlama gibi birden fazla departmandan gelen verileri kullanarak müşteri kaybı için bir tahmin modeli oluşturduğunuzu varsayalım. Bu veri kümelerini, müşteri yolculuğunun bütünsel bir görünümünü temsil eden tutarlı bir veri kümesinde birleştirmeniz gerekir.

2. Veri temizleme

Veri temizleme, veri setindeki hataları ve tutarsızlıkları belirlemeyi ve düzeltmeyi içerir. Bu adım, verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için önemlidir. Veri temizleme görevleri şunları içerir:

- Eksik Değerleri Ele Alma: Eksik veriler, veri girişi hataları, ekipman arızası veya veri bozulması gibi çeşitli nedenlerden dolayı oluşabilir. Eksik değerleri ele almak için yaygın stratejiler şunlardır:
- silme:Veri kümesini önemli ölçüde etkilemeyen ve az sayıda eksik değere sahip kayıtları kaldırmak.
- Atama:Eksik değerleri ortalama, medyan veya mod gibi istatistiksel yöntemleri kullanarak veya K-en yakın komşular veya regresyon tahmini gibi daha gelişmiş teknikleri kullanarak doldurmak.

- Kopyaları Kaldırma: Yinelenen kayıtlar analizi çarpıtabilir ve tanımlanmalı ve kaldırılmalıdır. Bu, her kaydın benzersiz bir varlığı temsil etmesi gereken veri kümelerinde özellikle önemlidir.

- Tutarsızlıkları Düzeltme:Bu, tarih biçimleri, kategorik etiketler veya metin durumu gibi tekdüze olması gereken veri girişlerinin standartlaştırılmasını içerir.

Örnek: Müşteri bilgilerini içeren bir veri kümesinde, 'Yaş' sütununda eksik değerlerle karşılaşabilirsiniz. Dağılımı korumak için bu eksik değerleri veri kümesinin medyan yaşıyla doldurmayı seçebilirsiniz.

3. Veri Dönüşümü

Veri dönüşümü, verilerin analiz ve modelleme için uygun bir biçime dönüştürülmesini içerir. Bu adım şunları içerebilir:

- Normalizasyon ve Standardizasyon:Bu teknikler, sayısal özellikleri ortak bir aralığa veya dağıtıma ölçeklemek için kullanılır; bu, Destek Vektör Makineleri veya K-Ortalamalar kümelemesi gibi özellik ölçeklemeye duyarlı algoritmalar için özellikle önemlidir.

- normalleştirme: Min-maks ölçeklemeyi kullanarak özellikleri [0, 1] aralığına yeniden ölçekleme.
- Standardizasyon: Özelliklerin ortalamasının 0 ve standart sapmasının 1 olması için dönüştürülmesi.

- Kategorik Değişkenleri Kodlama: Makine öğrenme algoritmaları sayısal girdi gerektirir. Bu nedenle, kategorik değişkenler sayısal değerlere dönüştürülmelidir. Teknikler şunları içerir:
- Etiket Kodlama:Her kategoriye benzersiz bir tam sayı atanması.
- Tek Sıcak Kodlama:Kategoriler arasında sıralı ilişki olmadığında tercih edilen, her kategori için ikili sütunlar oluşturmak.

- Özellik Mühendisliği: Model performansını iyileştirmek için yeni özellikler oluşturma veya mevcut olanları değiştirme. Bu şunları içerebilir:
- Polinom Özellikleri:Mevcut özelliklerden etkileşim terimleri veya polinom terimleri üretmek.
- binning: Sürekli değişkenleri gruplayarak kategorik değişkenlere dönüştürmek.

Örnek: Kategorik veriler içeren 'Şehir' sütununa sahip bir veri kümesinde, her şehir için ikili sütunlar oluşturmak üzere tek-sıcak kodlamayı kullanabilir ve modelin bunları sayısal girdiler olarak yorumlamasına olanak tanıyabilirsiniz.

4. Veri Azaltma

Veri azaltma teknikleri, bütünlüğünü korurken veri hacmini azaltmak için kullanılır. Bu, hesaplama verimliliğini ve model performansını iyileştirebilir. Yöntemler şunları içerir:

- Boyutsal küçülme: Verilerdeki değişkenliği veya yapıyı korurken özellik sayısını azaltmak için Temel Bileşen Analizi (PCA) veya t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE) gibi teknikler kullanılır.
- Öznitelik Seçimi:İstatistiksel testlere, korelasyon analizine veya model tabanlı önem ölçümlerine dayanarak yalnızca en alakalı özelliklerin belirlenmesi ve korunması.

Örnek: Bir veri kümesi 100 özellik içeriyorsa, PCA, varyansın çoğunluğunu yakalayan daha küçük bir temel bileşen kümesine bu özelliği indirgemek için kullanılabilir; böylece önemli bir bilgi kaybı olmadan model basitleştirilebilir.

5. Veri Bölme

Bir makine öğrenimi modelini eğitmeden önce, verileri eğitim, doğrulama ve test için ayrı kümelere ayırmak önemlidir. Bu, modelin performansının görülmemiş veriler üzerinde değerlendirilebilmesini sağlayarak aşırı uyum riskini azaltır.

- Eğitim Seti: Modeli eğitmek için kullanılan veri bölümü.
- Doğrulama Seti: Model parametrelerini ayarlamak ve model mimarisi hakkında kararlar almak için kullanılan ayrı bir alt küme.
- Deneme seti:Eğitim ve doğrulama sonrasında modelin performansını değerlendirmek için kullanılan son alt küme.

Yaygın uygulama 70-15-15 bölünmesini kullanmaktır, ancak bu, veri kümesinin büyüklüğüne ve projenin özel gereksinimlerine bağlı olarak değişebilir.

6. Veri Büyütme

Belirli veri türleri, özellikle de resimler ve metinler için, veri artırma, mevcut verilerin değiştirilmiş sürümlerini oluşturarak eğitim veri kümesinin boyutunu yapay olarak artırmak için kullanılabilir. Bu, model sağlamlığını ve genelleştirmeyi iyileştirmeye yardımcı olabilir. Teknikler şunları içerir:

- Görüntü Büyütme:Yeni eğitim örnekleri oluşturmak için döndürme, ölçekleme, çevirme ve renk ayarlama gibi dönüşümleri uygulama.
- Metin Büyütme: Yeni metinsel veri üretmek için eş anlamlı değiştirme, rastgele ekleme veya geri çeviri gibi tekniklerin kullanılması.

Örnek: Bir görüntü sınıflandırma görevinde, daha çeşitli bir eğitim kümesi oluşturmak için görüntülere rastgele döndürmeler ve çevirmeler uygulayabilirsiniz. Bu, modelin görülmemiş verilere daha iyi genelleştirilmesine yardımcı olur.

Veri Hazırlama ve Temizleme Araçları ve Platformları

Google Cloud, veri hazırlama ve temizlemeyi kolaylaştıran çeşitli araçlar ve hizmetler sunar:

- Google Bulut Veri Hazırlığı: Verileri keşfetmek, temizlemek ve analiz için hazırlamak için görsel bir araç. Veri hazırlama sürecini kolaylaştırmak için sezgisel bir arayüz ve otomatik öneriler sağlar.

- BigQuery: Büyük veri kümelerinde hızlı SQL sorgularına izin veren, tamamen yönetilen, sunucusuz bir veri ambarı. Verileri makine öğrenimi modellerine beslemeden önce ön işleme ve temizleme için kullanılabilir.

- Bulut Veri Laboratuvarı: Python ve SQL kullanarak veri hazırlamak ve temizlemek için kullanılabilen, veri keşfi, analizi ve görselleştirmesi için etkileşimli bir araç.

- Bulut Veri Akışı:Karmaşık veri hazırlama hatları oluşturmak için kullanılabilen, akış ve toplu veri işleme için tamamen yönetilen bir hizmet.

Verileri hazırlama ve temizleme süreci, makine öğrenimi iş akışının kritik bir bileşenidir. Veri toplama, temizleme, dönüştürme, azaltma, bölme ve artırma dahil olmak üzere birden fazla adımı içerir. Her adım, verilerin yüksek kalitede ve sağlam ve doğru makine öğrenimi modellerini eğitmek için uygun olduğundan emin olmak için dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini ve uygun tekniklerin uygulanmasını gerektirir. Google Cloud tarafından sunulanlar gibi araçlardan ve platformlardan yararlanarak, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri bu süreci kolaylaştırabilir ve optimize edebilir ve sonuçta daha etkili ve verimli model geliştirmeye yol açabilir.

ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin

Daha fazla soru ve cevap:

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