Die Vorverarbeitung Ihrer Daten ist so, als würde man den Grundstein für ein Haus legen. So wie ein starkes Fundament die Langlebigkeit und Sicherheit eines Hauses gewährleistet, sichert eine effektive Vorverarbeitung den Erfolg von Projekten mit künstlicher Intelligenz (KI). Dieser entscheidende Schritt umfasst die Bereinigung und Organisation Ihrer Daten und deren Vorbereitung für Ihre Modelle für maschinelles Lernen.

Ohne sie werden Sie wahrscheinlich auf Probleme stoßen, die Ihr gesamtes Projekt zum Scheitern bringen. Indem Sie der Vorverarbeitung Zeit widmen, sind Sie auf Erfolgskurs und stellen sicher, dass Ihre Modelle genau, effizient und aufschlussreich sind.

Was ist Datenvorverarbeitung?

„Die Datenvorverarbeitung bereitet Ihre Daten vor, bevor sie in Ihre Modelle für maschinelles Lernen eingespeist werden.“ 

Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie die Zutaten vor dem Kochen vorbereiten. Dieser Schritt umfasst die Bereinigung Ihrer Daten, den Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung oder Skalierung Ihrer Daten und die Kodierung kategorialer Variablen in ein Format, das Ihr Algorithmus verstehen kann.

Der Prozess ist von grundlegender Bedeutung für die Pipeline des maschinellen Lernens. Es verbessert die Qualität Ihrer Daten und verbessert so die Fähigkeit Ihres Modells, daraus zu lernen. Durch die Vorverarbeitung Ihrer Daten, Sie erhöhen die Genauigkeit erheblich Ihrer Modelle. Saubere, gut aufbereitete Daten können von Algorithmen leichter gelesen und daraus gelernt werden, was zu genaueren Vorhersagen und einer besseren Leistung führt.

Eine gute Datenvorverarbeitung wirkt sich direkt auf den Erfolg Ihrer KI-Projekte aus. Es ist der Unterschied zwischen leistungsschwachen und erfolgreichen Modellen. Mit gut verarbeiteten Daten können Ihre Modelle schneller trainieren, eine bessere Leistung erbringen und aussagekräftige Ergebnisse erzielen. Eine Umfrage aus dem Jahr 2021 ergab, 56 % der Unternehmen in Schwellenländern hatten KI in mindestens einer ihrer Funktionen eingeführt.

Überlegungen zur Datensicherheit bei der Vorverarbeitung

„Die Wahrung des Datenschutzes bei der Vorverarbeitung – insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen – ist notwendig.“ 

Cybersicherheit wird zu einem Grundpriorität für Managed IT Services und stellt sicher, dass alle Daten vor potenziellen Sicherheitsverletzungen geschützt sind.  Anonymisieren oder pseudonymisieren Sie personenbezogene Daten stets, implementieren Sie Zugriffskontrollen und verschlüsseln Sie Daten, um die Datensicherheitsbestimmungen und ethischen Richtlinien von KI-Projekten einzuhalten.

Bleiben Sie außerdem über die neuesten Sicherheitsprotokolle und gesetzlichen Anforderungen auf dem Laufenden, um Daten zu schützen und Vertrauen bei den Benutzern aufzubauen, indem Sie zeigen, dass Sie deren Privatsphäre wertschätzen und respektieren. Um 40 % der Unternehmen nutzen KI-Technologie um ihre Geschäftsdaten zu aggregieren und zu analysieren und so die Entscheidungsfindung und Erkenntnisse zu verbessern.

Schritt 1: Datenbereinigung

Durch die Datenbereinigung werden Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen beseitigt, die die Ergebnisse Ihrer KI-Modelle verfälschen. Wenn es um fehlende Werte geht, haben Sie Optionen wie Imputation, Ergänzung fehlender Daten basierend auf Beobachtungen oder Löschung. Sie können auch Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten entfernen, um die Integrität Ihres Datensatzes zu wahren.

Der Umgang mit Ausreißern – Datenpunkten, die sich erheblich von anderen Beobachtungen unterscheiden – ist ebenfalls wichtig. Sie können sie so anpassen, dass sie in einen eher erwarteten Bereich fallen, oder sie entfernen, wenn es sich wahrscheinlich um Fehler handelt. Diese Strategien stellen sicher, dass Ihre Daten die realen Szenarien, die Sie modellieren möchten, genau widerspiegeln.

Schritt 2: Datenintegration und -transformation

Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen gleicht dem Zusammensetzen eines Puzzles. Jedes Teil muss perfekt passen, um das Bild zu vervollständigen. Konsistenz ist in diesem Prozess von entscheidender Bedeutung, da sie gewährleistet, dass Daten – unabhängig von ihrer Herkunft – konvertiert werden können gemeinsam ohne Diskrepanzen analysiert die Ergebnisse verzerren. Die Datentransformation ist von entscheidender Bedeutung, um diese Harmonie zu erreichen, insbesondere während Integrations-, Verwaltungs- und Migrationsprozessen.

Techniken wie Normalisierung und Skalierung sind von entscheidender Bedeutung. Durch die Normalisierung werden Werte in einem Datensatz an einen Standardmaßstab angepasst, ohne Unterschiede in den Wertebereichen zu verzerren, während durch die Skalierung die Daten an einen bestimmten Maßstab angepasst werden, z. B. Null bis Eins, wodurch alle Eingabevariablen vergleichbar werden. Diese Methoden stellen sicher, dass jedes Datenelement einen sinnvollen Beitrag zu den von Ihnen gewünschten Erkenntnissen leistet. In 2021, Mehr als die Hälfte der Unternehmen setzten auf KI und Initiativen zum maschinellen Lernen stehen ganz oben auf ihrer Prioritätenliste für die Weiterentwicklung.

Schritt 3: Datenreduzierung

Bei der Reduzierung der Datendimensionalität geht es darum, Ihren Datensatz zu vereinfachen, ohne seine Essenz zu verlieren. Beispielsweise ist die Hauptkomponentenanalyse eine beliebte Methode, mit der Sie Ihre Daten in einen Satz orthogonaler Komponenten umwandeln und diese nach ihrer Varianz ordnen. Wenn Sie sich auf die Komponenten mit der höchsten Varianz konzentrieren, können Sie die Anzahl der Variablen reduzieren und die Verarbeitung Ihres Datensatzes einfacher und schneller gestalten.

Die Kunst liegt jedoch darin, die perfekte Balance zwischen Vereinfachung und Informationserhalt zu finden. Das Entfernen zu vieler Dimensionen kann zum Verlust wertvoller Informationen führen, was die Genauigkeit des Modells beeinträchtigen könnte. Das Ziel besteht darin, den Datensatz so schlank wie möglich zu halten und gleichzeitig seine Vorhersagekraft zu bewahren, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle effizient und effektiv bleiben.

Schritt 4: Datenverschlüsselung

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen einem Computer beizubringen, verschiedene Obstsorten zu verstehen. So wie es für Sie einfacher ist, sich Zahlen zu merken als komplexe Namen, fällt es Computern leichter, mit Zahlen zu arbeiten. Durch die Kodierung werden kategoriale Daten in ein numerisches Format umgewandelt, das von Algorithmen verstanden werden kann.

Techniken wie One-Hot-Codierung und Label-Codierung sind hierfür Ihre bevorzugten Tools. Jede Kategorie erhält eine eigene Spalte mit One-Hot-Codierung, und jede Kategorie hat eine eindeutige Nummer mit Label-Codierung.

Die Wahl der richtigen Kodierungsmethode ist von entscheidender Bedeutung, da sie zu Ihrem maschinellen Lernalgorithmus und dem Datentyp passen muss, mit dem Sie arbeiten. Die Auswahl des richtigen Tools für Ihre Daten gewährleistet einen reibungslosen Ablauf Ihres Projekts.

Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten mit der Vorverarbeitung aus

Starten Sie Ihre Projekte mit der Gewissheit, dass eine solide Vorverarbeitung Ihre Geheimwaffe für den Erfolg ist. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, Ihre Daten zu bereinigen, zu kodieren und zu normalisieren, schaffen Sie die Voraussetzungen dafür, dass Ihre KI-Modelle glänzen. Die Anwendung dieser Best Practices ebnet den Weg für bahnbrechende Entdeckungen und Erfolge auf Ihrer KI-Reise.

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• Quelle: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/