Wie Preprocessing die Leistung von Machine Learning verbessern kann

Machine Learning ist heutzutage allgegenwärtig - von der Filterung von Spam-E-Mails bis hin zur Analyse von Websites und der Personalisierung von Anzeigen und Produktsuchen. Aber ML-Entwickler wollen sicherstellen, dass sie optimale Ergebnisse erzielen, und hier kommt das Preprocessing ins Spiel. Preprocessing ist der erste und entscheidende Schritt bei der Vorbereitung von Rohdaten für Machine-Learning-Modelle. Rohdaten enthalten oft Fehler, Anomalien und Redundanzen, die von den spezifischen Machine-Learning-Modellen nicht verarbeitet werden können. Durch das Preprocessing wird der Datensatz bereinigt und in ein für das jeweilige Modell geeignetes Format umgewandelt. Es gibt viele Faktoren, die eine optimale Leistung von Machine-Learning-Modellen beeinträchtigen können. Probleme können von Datenqualität oder fehlerhaften Daten bis hin zu schlechten Entscheidungen der Entwickler reichen. Wenn Machine-Learning-Modelle auf Daten mit schlechter Qualität oder fehlerhaften Daten zugreifen, werden die Ergebnisse verzerrt und unzuverlässig sein. Auch wenn es nicht genügend Daten gibt, um den Prozess zu unterstützen, werden die Ergebnisse unbefriedigend sein. Wenn es inhärente Voreingenommenheit im Datensatz gibt, die nicht identifiziert wurde, spiegeln die Machine-Learning-Ergebnisse diese Voreingenommenheit wider und verstärken sie, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt. Die Entwickler müssen auch den richtigen Algorithmus für jeden Datensatz auswählen. Ein falscher Algorithmus kann zu schlechter Verarbeitung und ineffizienten Ergebnissen führen. Die Entwickler sollten sowohl Überanpassung als auch Unteranpassung vermeiden, die die Machine-Learning-Leistung verdünnen und ungültig machen können. Darüber hinaus müssen die Entwickler die besten Hyperparameter auswählen, um sie an den gegebenen Datensatz anzupassen. Eine schlechte Hyperparameteranpassung kann ebenfalls negative Auswirkungen auf ein Machine-Learning-Modell haben. Eine sorgfältige Vorverarbeitung kann Entwicklern Zeit sparen, da sie das Machine-Learning-Modell für den Erfolg vorbereitet und das Ergebnis nicht mehr nachträglich geändert werden muss. Die Entwickler müssen die spezifischen Preprocessing-Methoden sorgfältig auswählen, um einen bestimmten Datensatz anzupassen. Die Tiefe des Preprocessings hängt auch vom Datensatz und Algorithmus ab; Preprocessing ist keine Einheitsmethode. Der erste Schritt beim Preprocessing von Daten besteht darin, den Datensatz zusammenzustellen. Dazu gehören Daten aus allen unterschiedlichen Standorten zu sammeln und sie an einem Ort, wie einem Datenspeicher, zu konsolidieren. Dies reduziert die Ineffizienz und Wiederholung der Arbeit.