Как предварительная обработка данных может улучшить производительность машинного обучения

Машинное обучение используется во всем, от фильтрации спама в электронных почтовых ящиках до анализа веб-сайтов и персонализации рекламы и поиска продуктов. Когда разработчики МО создают новые алгоритмы, они хотят знать, что они производят оптимальные результаты. Однако из-за нескольких возможных ошибок разработка машинного обучения часто сталкивается с проблемами, которые задерживают или ухудшают эффективность работы, делая результаты ненадежными. Факторы, которые могут помешать работе моделей машинного обучения, бесчисленны. Эти проблемы могут варьироваться от проблем с самими данными до ошибок выбора разработчиками. Предварительная обработка данных является важным первым шагом в подготовке исходных данных для моделей машинного обучения. Обработка данных гарантирует, что набор данных готов к работе с определенной моделью машинного обучения и ее алгоритмами. Внимательная предварительная обработка может сэкономить время разработчикам в долгосрочной перспективе, так как это готовит модель машинного обучения к успеху, предотвращая необходимость изменения результатов или возврата к начальным этапам установления модели после факта. Разработчики должны тщательно выбирать конкретные методы предварительной обработки, чтобы соответствовать определенному набору данных. Глубина предварительной обработки также будет зависеть от каждого набора данных и алгоритма; предварительная обработка не является методологией универсального применения.