ModelleMaschinelles Lernen (ML) sind in hohem Maße auf geeignete Daten angewiesen, um genaue Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern. Die Rohdaten müssen in einer Reihe von Schritten vorverarbeitet oder aufbereitet werden, um sie für die Verarbeitung durch Künstliche Intelligenz (KI) und ML vorzubereiten.
Warum ist die Datenaufbereitung wichtig für effektives Maschinelles Lernen?
Uninformierte Entscheidungsfindung schadet einem Unternehmen, da Zeit und Energie auf die Ausführung eines Plans mit wenig Aussicht auf Erfolg verwendet werden. Maschinelles Lernen kann helfen, besser informierte, data driven Entscheidungen zu treffen. Die Modelle des Maschinelles Lernen sind jedoch nur so gut wie Ihre Daten. Schlechte Daten verfälschen die Vorhersagen, die das Modell des Maschinelles Lernen erstellt. Investitionen in die Datenaufbereitung erhöhen die Qualität der Daten, auf die sich die Entscheidungsträger stützen, und erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses.
Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen
Die folgenden Datenaufbereitungsprozesse verbessern die Qualität der für Maschinelles Lernen verwendeten Daten.
Daten-Profilierung
Ein besseres Verständnis der Quelldatensätze durch Datenprofilierung hilft bei der Formulierung der Datenvorbereitung. Bei der Datenprofilierung wird eine Datenquelle gescannt, um ihre Größe, Variabilität, Struktur und ihren Inhalt zu bestimmen. Die Ergebnisse der Profilerstellung können die Identifizierung doppelter Datensätze, die Einteilung von Datenwerten in Bereiche und die Berechnung von Minimal-, Maximal-, Mittel-, Median-, Modus-, Standardabweichungs-, Summen- und Varianzstatistiken umfassen.
Daten bereinigen
Die Datenprofilierung hilft bei der Identifizierung von Feldbegrenzern, die bei der Datenbereinigung verwendet werden, um die Datenfelder und Datensätze durch Standardisierung von Datentypen und Dateiformaten zu vereinheitlichen.
Daten herausfiltern
Wenn man weiß, welche Fragen mit den Daten beantwortet werden sollen oder nach welchen Korrelationen das Modell Maschinelles Lernen sucht, kann man bestimmen, welche Daten verworfen werden können, um eine Verzerrung des Modells zu vermeiden. Ausreißende Werte und unnötige Daten können entfernt werden. Alle doppelten Datensätze können gelöscht werden.
Daten umwandeln
Wenn Daten aus mehreren Quellen gesammelt werden, können viele Felder inkonsistent sein. Datumsformate können variieren, Zahlenfelder können Währungssymbole enthalten, und numerische Werte können sich unterscheiden. Durch Datentransformation können diese Inkonsistenzen korrigiert werden. Führende oder nachfolgende Leerzeichen können konsistent gemacht werden. Daten, die Vorschriften unterliegen, können maskiert oder verschleiert werden, um die Privatsphäre der Kunden zu schützen, ohne die Ergebnisse des ML-Modells zu beeinträchtigen.
Anreicherung der Daten
Datensätze können angereichert werden, indem berechnete Werte hinzugefügt, zusammengehörige Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt und diskrete Datenwerte in Bereiche eingeteilt werden. Lücken können auch durch Hinzufügen von Standardwerten, Extrapolation oder Interpolation von Feldwerten geschlossen werden. Daten aus internen Systemen können mit externen Daten Dritter kombiniert werden, um einen Marktkontext hinzuzufügen.
Aufteilung der Daten des Maschinelles Lernen
Wenn Datensätze zu groß sind, um von einem einzigen Prozess gelesen zu werden, können sie in Teilmengen partitioniert und auf verschiedenen Geräten abgelegt werden, um durch parallele Ausführung schneller erfasst zu werden. Die Partitionierung von Daten kann durch Hash-Werte für eine zufällige Verteilung oder durch einen Schlüsselwert erfolgen, um die Slices gleichmäßig auf die Partitionen zu verteilen.
Validierung von Daten
Die Datenvalidierung ist häufig der letzte Schritt der Datenaufbereitung und dient der Bewertung der Datenqualität.
Automatisierung der Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen
Die Schritte des Datenaufbereitungsprozesses können mithilfe einer Datenintegrationslösung, die die einzelnen Schritte der Datenvorverarbeitung orchestrieren und planen kann, zu einem Datenpipeline verkettet werden.
Die Vorteile der Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen
Zu den Vorteilen der Datenvorverarbeitung gehören folgende:
- Vorverarbeitete Daten führen zu besseren Ergebnissen der Modelle des Maschinelles Lernen .
- Aufbereitete Daten sind besser in der Lage, traditionelle Geschäftsanalysen zu unterstützen.
- training können bestehende Datenpipelines für eine schnellere Datenaufbereitung wiederverwenden.
- Vorverarbeitete Daten führen zu besseren Ergebnissen, die die Agilität und Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.
- Vorverarbeitete Daten sind von höherer Qualität, was sie zuverlässiger und vertrauenswürdiger macht.
- Dateningenieure sind produktiver, da die Zeit für training verkürzt wird.
Actian und Datenaufbereitung
Die Actian Data Platform macht es einfach, die Datenvorverarbeitung mit ihren integrierten Funktionen zu automatisieren. Unternehmen können ihre operativen Daten mithilfe der Pipeline-Automatisierung proaktiv vorverarbeiten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Unternehmen können den vollen Wert ihrer verfügbaren Datenressourcen ausschöpfen, indem sie die Vereinheitlichung, Transformation und Orchestrierung von Datenpipelines vereinfachen.
Actian DataConnect bietet eine intelligente Low-Code-Integrationsplattform, um komplexe Anwendungsfälle mit automatisierten, intuitiven und wiederverwendbaren Integrationen zu lösen. DataConnect umfasst ein grafisches Studio für die visuelle Gestaltung von Datenpipelines, das Mapping von Datenfeldern und Datentransformationen. Datenaufbereitungspipelines können zentral verwaltet werden, was die Verwaltungskosten senkt.
Die Actian Vector Datenbank erleichtert die Analyse von Hochgeschwindigkeitsdaten durch ihre Vertikale Speicherung , die den Bedarf an bereits vorhandenen Datenindizes minimiert. Vector unterstützt Nutzer Funktionen, die Algorithmen des maschinellen Lernens enthalten können. Die Vector-Verarbeitung beschleunigt Abfragen, indem sie mehrere CPU mit einer single instruction nutzt.
Die Actian Data Platform läuft On-Premises und auf mehreren Cloud , einschließlich AWS, Azure und Google Cloud, so dass Sie Ihre Analysen überall dort durchführen können, wo sich Ihre Daten befinden.
