Kepiye nyiyapake lan ngresiki data sadurunge latihan?
Ing bidang pembelajaran mesin, utamane nalika nggarap platform kayata Google Cloud Machine Learning, nyiapake lan ngresiki data minangka langkah kritis sing langsung mengaruhi kinerja lan akurasi model sing dikembangake. Proses iki kalebu sawetara fase, saben dirancang kanggo mesthekake yen data sing digunakake kanggo latihan kualitas dhuwur, cocog, lan cocok kanggo tugas machine learning. Ayo kita nimbang langkah-langkah lengkap kanggo nyiapake lan ngresiki data sadurunge nglatih model pembelajaran mesin.
Ngerteni Pentinge Persiapan lan Reresik Data
Persiapan lan reresik data minangka langkah dhasar ing pipeline machine learning. Kualitas data sampeyan bisa mengaruhi kinerja model pembelajaran mesin sampeyan. Data sing ora disiapake kanthi apik bisa nyebabake model sing ora akurat, dene data sing disiapake kanthi apik bisa ningkatake akurasi model, nyuda wektu latihan, lan nambah interpretasi asil. Proses nyiapake lan ngresiki data iku berulang lan bisa uga mbutuhake revisi kaping pirang-pirang sajrone siklus urip pangembangan model.
Langkah-langkah ing Persiapan lan Reresik Data
1. Ngumpulake lan Integrasi Data
Langkah awal ing panyiapan data yaiku nglumpukake data saka macem-macem sumber. Iki bisa uga kalebu database, spreadsheet, API, scraping web, piranti IoT, lan liya-liyane. Sawise diklumpukake, data kasebut kudu digabung dadi siji set data. Sajrone integrasi, penting kanggo mesthekake yen data saka macem-macem sumber kompatibel lan konsisten. Iki bisa uga kalebu ngrampungake masalah kayata format data sing beda-beda, unit pangukuran, lan jinis data.
Conto: Upaminipun sampeyan mbangun model prediktif kanggo customer churn nggunakake data saka macem-macem departemen kayata sales, support, lan marketing. Sampeyan kudu nggabungake set data kasebut dadi set data kohesif sing nggambarake tampilan sakabehe perjalanan pelanggan.
2. Pembersihan Data
Reresik data kalebu ngenali lan mbenerake kesalahan lan inconsistencies ing dataset. Langkah iki penting kanggo njamin akurasi lan linuwih data. Tugas ngresiki data kalebu:
- Nangani Nilai Ilang: Data ilang bisa kedadeyan amarga macem-macem alasan kayata kesalahan entri data, kerusakan peralatan, utawa korupsi data. Sastranegara umum kanggo nangani nilai sing ilang kalebu:
- pambusakan: Mbusak cathetan kanthi nilai sing ilang yen mung sithik lan ora mengaruhi dataset.
- Imputasi: Ngisi nilai sing ilang nggunakake metode statistik kayata rata-rata, median, utawa mode, utawa nggunakake teknik sing luwih canggih kaya tetanggan K-paling cedhak utawa imputasi regresi.
- Mbusak Duplikat: Cathetan duplikat bisa skew analisis lan kudu dikenali lan dibusak. Iki penting banget ing dataset ing ngendi saben rekaman kudu makili entitas unik.
- Mbenerake Inconsistencies: Iki kalebu standarisasi entri data sing kudu seragam, kayata format tanggal, label kategori, utawa cilik teks.
Conto: Ing set data sing ngemot informasi pelanggan, sampeyan bisa nemokake nilai sing ilang ing kolom 'Umur'. Sampeyan bisa milih kanggo ngisi nilai sing ilang iki kanthi umur median set data kanggo njaga distribusi.
3. Transformasi Data
Transformasi data kalebu ngowahi data menyang format sing cocok kanggo analisis lan modeling. Langkah iki bisa uga kalebu:
- Normalisasi lan Standardisasi: Techniques iki digunakake kanggo ukuran fitur numerik kanggo sawetara umum utawa distribusi, kang utamané penting kanggo algoritma sensitif scaling fitur, kayata Support Vector Machines utawa K-Means clustering.
- Normalisasi: Fitur rescaling menyang sawetara [0, 1] nggunakake min-max scaling.
- Standardisasi: Ngowahi fitur dadi rata-rata 0 lan standar deviasi 1.
- Encoding Variabel Kategori: Algoritma machine learning mbutuhake input numerik. Mulane, variabel kategori kudu diowahi dadi angka numerik. Teknik kalebu:
- Label Encoding: Nemtokake integer unik kanggo saben kategori.
- Encoding One-Hot: Nggawe kolom binar kanggo saben kategori, sing luwih disenengi nalika ora ana hubungan ordinal antarane kategori.
- Teknik Fitur: Nggawe fitur anyar utawa ngowahi sing wis ana kanggo nambah kinerja model. Iki bisa kalebu:
- Fitur Polinomial: Ngasilake istilah interaksi utawa istilah polinomial saka fitur sing wis ana.
- Binning: Ngonversi variabel kontinu dadi kategoris kanthi nglompokake dadi tong sampah.
Conto: Ing set data kanthi kolom 'Kutha' sing ngemot data kategoris, sampeyan bisa nggunakake enkoding siji-panas kanggo nggawe kolom binar kanggo saben kutha, supaya model bisa nerjemahake iki minangka input numerik.
4. Pengurangan Data
Teknik reduksi data digunakake kanggo nyuda volume data kanthi njaga integritas. Iki bisa nambah efisiensi komputasi lan kinerja model. Cara kalebu:
- Pangirangan Dimensionalitas: Techniques kayata Principal Component Analysis (PCA) utawa t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) digunakake kanggo ngurangi jumlah fitur nalika ngreksa varian utawa struktur ing data.
- Pilihan Fitur: Ngenali lan nahan mung fitur sing paling relevan adhedhasar tes statistik, analisis korélasi, utawa ukuran wigati adhedhasar model.
Conto: Yen set data ngemot 100 fitur, PCA bisa digunakake kanggo nyuda iki dadi set komponen utama sing luwih cilik sing njupuk mayoritas variasi, saéngga nyederhanakake model kasebut tanpa mundhut informasi sing signifikan.
5. Pamisahan Data
Sadurunge nglatih model pembelajaran mesin, penting kanggo misahake data dadi set sing kapisah kanggo latihan, validasi, lan uji coba. Iki njamin kinerja model bisa dievaluasi ing data sing ora katon, nyuda resiko overfitting.
- Set Latihan: Bagean data sing digunakake kanggo nglatih model.
- Set Validasi: Subset kapisah digunakake kanggo nyetel paramèter model lan nggawe keputusan babagan arsitektur model.
- Set Tes: Subset pungkasan sing digunakake kanggo ngevaluasi kinerja model sawise latihan lan validasi.
A laku umum nggunakake pamisah 70-15-15, nanging iki bisa beda-beda gumantung saka ukuran dataset lan syarat tartamtu saka project.
6. Data Augmentation
Kanggo jinis data tartamtu, utamane gambar lan teks, augmentasi data bisa digunakake kanggo nambah ukuran set data latihan kanthi nggawe versi modifikasi saka data sing wis ana. Iki bisa mbantu nambah kakuwatan model lan generalisasi. Teknik kalebu:
- Augmentasi Gambar: Nglamar transformasi kayata rotasi, scaling, flipping, lan imbuhan werna kanggo nggawe conto latihan anyar.
- Augmentasi Teks: Nggunakake teknik kaya panggantos sinonim, sisipan acak, utawa terjemahan bali kanggo ngasilake data teks anyar.
Conto: Ing tugas klasifikasi gambar, sampeyan bisa nggunakake rotasi acak lan flips menyang gambar kanggo nggawe set latihan sing luwih maneka warna, ngewangi model umume luwih apik kanggo data sing ora katon.
Piranti lan Platform kanggo Persiapan lan Reresik Data
Google Cloud nawakake sawetara alat lan layanan sing nggampangake nyiapake lan ngresiki data:
- Google Cloud Dataprep: Alat visual kanggo njelajah, ngresiki, lan nyiapake data kanggo analisis. Nyedhiyakake antarmuka intuisi lan saran otomatis kanggo nyepetake proses persiapan data.
- bigquery: Gudang data tanpa server sing dikelola kanthi lengkap sing ngidini pitakon SQL cepet ing dataset gedhe. Bisa digunakake kanggo preprocess lan ngresiki data sadurunge dipakani menyang model learning machine.
- Cloud Datalab: Alat interaktif kanggo eksplorasi, analisis, lan visualisasi data, sing bisa digunakake kanggo nyiapake lan ngresiki data nggunakake Python lan SQL.
- Cloud Dataflow: Layanan sing dikelola kanthi lengkap kanggo pangolahan data stream lan batch, sing bisa digunakake kanggo mbangun pipa persiapan data sing rumit.
Proses nyiapake lan ngresiki data minangka komponen kritis saka alur kerja machine learning. Iki kalebu macem-macem langkah, kalebu pengumpulan data, reresik, transformasi, pengurangan, pamisah, lan nambah. Saben langkah mbutuhake pertimbangan sing ati-ati lan aplikasi teknik sing cocog kanggo mesthekake yen data kasebut berkualitas tinggi lan cocog kanggo nglatih model pembelajaran mesin sing kuat lan akurat. Kanthi nggunakake alat lan platform kayata sing ditawakake Google Cloud, ilmuwan data lan insinyur pembelajaran mesin bisa nyelarasake lan ngoptimalake proses iki, sing pungkasane ndadékaké pangembangan model sing luwih efektif lan efisien.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Yen ana sing nggunakake model Google lan nglatih dhewe, apa Google nahan perbaikan sing digawe saka data latihan?
- Kepiye carane ngerti model ML sing digunakake, sadurunge dilatih?
- Apa tugas regresi?
- Kepiye carane bisa transisi antarane tabel Vertex AI lan AutoML?
- Apa bisa nggunakake Kaggle kanggo ngunggah data finansial lan nindakake analisis statistik lan prakiraan nggunakake model ekonometrik kayata R-kuadrat, ARIMA utawa GARCH?
- Apa machine learning bisa digunakake kanggo prédhiksi risiko penyakit jantung koroner?
- Apa owah-owahan nyata amarga rebranding Google Cloud Machine Learning minangka Vertex AI?
- Apa metrik evaluasi kinerja model?
- Apa regresi linear?
- Apa bisa nggabungake macem-macem model ML lan nggawe AI master?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning