Preprocessing per migliorare il performance del machine learning

Il machine learning viene utilizzato per molte applicazioni, come ad esempio la filtrazione dello spam dalle caselle di posta, l'analisi dei siti web e la personalizzazione degli annunci e delle ricerche di prodotti. Tuttavia, lo sviluppo di algoritmi di machine learning può spesso incontrare problemi che ne ritardano o ne diminuiscono l'efficacia, rendendo i risultati non affidabili. In questo articolo esploreremo i fattori che possono ostacolare un modello di machine learning efficace e come il preprocessing può aiutare a migliorare le prestazioni del machine learning. Il preprocessing è il primo passo fondamentale nella preparazione dei dati grezzi per i modelli di machine learning. I dati grezzi possono contenere vari errori, anomalie e ridondanze. Inoltre, potrebbero essere presentati in un formato che il modello di machine learning specifico non può utilizzare. Il preprocessing dei dati garantisce che il set di dati sia pronto per lavorare con un particolare modello di machine learning e i suoi algoritmi. Ci sono molti problemi che possono interferire con le prestazioni di un modello di machine learning. Questi problemi possono variare dalle problematiche dei dati stessi alle scelte sbagliate da parte degli sviluppatori. Se il modello di machine learning cerca di utilizzare un set di dati di bassa qualità o con dati errati, i risultati saranno distorti e non affidabili. Allo stesso modo, se non c'è abbastanza dati per alimentare il processo, i risultati saranno insoddisfacenti. Inoltre, se esiste un pregiudizio intrinseco nel set di dati che non è stato identificato, i risultati del machine learning rifletteranno e ingrandiranno quei pregiudizi, creando risultati errati. Il preprocessing può migliorare le prestazioni del machine learning. Prendersi il tempo necessario per elaborare i dati in modo completo è un passaggio importante in questo processo globale. Un preprocessing attento può risparmiare tempo agli sviluppatori a lungo termine, poiché prepara il modello di machine learning per il successo, evitando la necessità di modificare i risultati o di tornare alle prime fasi dell'installazione del modello in seguito. Gli sviluppatori devono scegliere con cura i metodi di preprocessing specifici per adattarsi a un particolare set di dati. La profondità del preprocessing dipenderà anche da ogni set di dati e algoritmo; il preprocessing non è una metodologia universale. Nella preparazione dei dati, il primo passo è l'assemblaggio del set di dati. Ciò include la raccolta di dati da tutte le loro posizioni disparate e la consolidazione in una posizione, ad esempio un data warehouse. Questo ridurrà l'inefficienza e la ripetizione.