A importância do Preprocessamento de Dados em Modelos de Machine Learning

O Machine Learning é utilizado em diversas áreas, desde a filtragem de spam em e-mails até análises de websites e personalização de anúncios. Porém, desenvolver novos algoritmos pode apresentar problemas que prejudicam o desempenho desses modelos, tornando seus resultados pouco confiáveis. Uma das soluções para melhorar a eficácia do Machine Learning é o Preprocessamento de Dados. Essa etapa é essencial para preparar os dados brutos e corrigir possíveis erros, anomalias e redundâncias, tornando-os prontos para serem utilizados em um modelo de Machine Learning e seus algoritmos específicos. Há diversos fatores que podem interferir no desempenho de um modelo de Machine Learning, desde problemas com os dados brutos até escolhas inadequadas dos desenvolvedores. Se o modelo tenta acessar um conjunto de dados com pouca qualidade ou dados corrompidos, os resultados serão distorcidos e pouco confiáveis. Se não há dados suficientes, os resultados também serão insatisfatórios. E se houver viés inerente no conjunto de dados que não foi identificado, os resultados do Machine Learning refletirão e ampliarão esses vieses, gerando resultados incorretos. Os desenvolvedores também precisam escolher o algoritmo correto para cada conjunto de dados, pois a escolha errada pode resultar em processamento ineficiente. Eles também devem ficar atentos ao overfitting e underfitting, que podem diluir e invalidar o desempenho do Machine Learning, produzindo resultados imprecisos com muita variância ou muito viés. Além disso, a escolha dos melhores hiperparâmetros para cada conjunto de dados é crucial para o sucesso do modelo de Machine Learning. O Preprocessamento de Dados pode melhorar o desempenho do Machine Learning de maneira eficaz, confiável e duradoura, independentemente do conjunto de dados utilizado. Essa etapa pode economizar tempo dos desenvolvedores, pois configura o modelo de Machine Learning para o sucesso, evitando a necessidade de alterar resultados ou retornar às etapas iniciais depois de estabelecer o modelo. Os desenvolvedores precisam escolher cuidadosamente os métodos de Preprocessamento de Dados para cada conjunto de dados em questão. A profundidade do Preprocessamento também depende de cada conjunto de dados e algoritmo utilizado, portanto, não há uma metodologia única para isso. O primeiro passo do Preprocessamento de Dados é reunir o conjunto de dados, coletando-os de todas as suas localizações dispersas e consolidando-os em um único local, como um data warehouse. Isso reduzirá a ineficiência e repetição de tarefas.