数据准备对于机器学习的重要性及其方法

编码是成功商业模式的关键所在。建立成功的AI/ML模型需要关注三个方面：算法、数据和计算。

虽然准确的算法和计算技能的应用是这一过程的重要组成部分，但真正奠定基础的是数据本身。无论是自动驾驶汽车这样的大规模技术革新，还是构建相对简单的算法，都需要正确格式的数据。实际上，特斯拉和福特公司一直在通过行车记录仪、传感器和倒车摄像头收集数据，并对其进行分析，以制造无人驾驶和全自动汽车，从而确保道路安全。

数据准备的意义

数据是每个组织的宝贵资源。然而，若不进一步分析，这种资源的价值可能会被忽视。企业利用数据来做出明智的业务决策、实施成功的销售和营销活动等。然而，这些目标无法仅凭原始数据实现。

只有经过清洗、标注、注释和准备的数据才能成为真正的资源。数据只有通过各种适应性测试，才能具备进一步处理的资格。处理方式可以多样化，例如将数据导入BI工具、CRM数据库，开发用于分析模型的算法，或使用数据管理工具等。

您从这些信息中获取的见解必须是准确且可信的。这需要依赖于数据的质量。无论您是自行构建模型还是从第三方获取模型，确保整个过程中的数据都是经过标注、扩展和整理的，这一点至关重要。

根据维基百科的定义，数据准备是指将原始数据（可能来自不同的数据源）操作或预处理为便于分析的形式，例如用于商业目的。数据准备是数据分析项目的首要步骤，涵盖了诸如加载数据、数据融合、数据清洗、数据扩展和数据交付等一系列任务。

机器学习数据准备的重要性

根据Cognilytica的最新研究，组织、机构和最终用户企业在标记、注释、清洗、扩展和丰富机器学习模型的数据上花费了大量的时间。数据显示，数据科学家超过80%的时间都在准备数据。尽管这是一个积极的信号，但理想情况下，数据科学家应该把更多的时间花在与数据互动、高级分析、模型训练和评估以及部署到生产环境中。

仅有20%的时间用于流程的其他重要部分。为了克服时间限制，组织需要应用专门的数据工程、标记和准备解决方案，以减少在数据清洗、扩展、标记和丰富上的时间投入（具体取决于项目的复杂性）。

这引出了“垃圾进，垃圾出”的概念，即输入的质量决定了输出的质量。

数据准备的过程

以下是机器学习模型的数据准备过程的简要概述：

数据提取

数据工作流的第一步是提取过程，通常是从非结构化来源（如网页、PDF文档、假脱机文件、电子邮件等）检索数据。从网络中提取信息的过程称为网络爬虫。

数据概要分析

这是检查现有数据以提高质量并以结构化形式呈现的过程。这有助于评估质量和一致性。当数据集不平衡或配置不当时，大多数机器学习模型将无法正常工作。

数据清洗

确保数据干净、全面、无误，提供准确的信息。这不仅包括检测文本和数字中的异常值，还包括检测图像中的相关像素。消除偏见和过时信息，以保证数据的清洁。

数据转换

对数据进行转换，使其标准化。例如，地址、名称和其他字段类型可能以不同格式表示，数据转换有助于统一和规范化这些数据。

数据匿名化

从数据集中删除或加密个人信息，以保护隐私。

数据扩展

增加可用于训练模型的数据多样性。通过引入其他信息而不提取新信息，包括裁剪和填充以训练神经网络。

数据采样

识别大型数据集中具有代表性的子集，以便进行分析和处理。

特征工程

这是决定机器学习模型好坏的重要因素之一。为了提高模型的准确性，可以将数据集合并为一个整体。

例如，假设有一列是收入，另一列是分类（A、B、C）。A、B、C分别对应收入范围$2k-$3k、$4k-$5k和$6k-$7k。新特征是在收入范围内分配数值1、2和3。现在，这些数值被映射到我们创建的三个数据集。

在这里，收入范围就是特征工程的一个实例。

数据准备过程的另一个重要部分是数据标记。为了更好地理解这一概念，我们可以以热饮（如茶）为例。

项目的目标是确定特定类型茶中所含咖啡因的百分比或数量。

红茶含咖啡因20毫克，茶加牛奶含咖啡因11毫克，草茶含咖啡因0毫克，伯爵灰茶含咖啡因40毫克。

注意：（咖啡因百分比以100克茶计算）

因此，机器学习模型将为咖啡因含量最高的伯爵茶分配一个数值，例如1，为红茶分配2，依此类推。这就是标签的概念，它有助于识别数据集。

数据标记：数据准备不可或缺的环节

数据标记是将标签分配给未标记的数据，以便更容易地进行预测分析。

例如，标签可以表明照片中的动物是狗还是狐狸（见下图）。

通过向模型提供数百万个标记数据，标记可以帮助机器学习模型预测和分析未标记的数据。

数据标记的应用场景

• 图像分类/注释：包括图像的注释、描述、边界框定义等。
• 对话标记：例如，聊天机器人中的对话标记和训练，使与用户的对话更加真实和相关。
• 情感分析：标签文本或图像，以了解内容的情感，例如在推特中。
• 语音和文本NLP：标签音频和文本源。

以上是关于数据准备的重要性和方法的概述，希望能为您提供有价值的参考。