Memproses data Anda seperti meletakkan fondasi untuk sebuah rumah. Sama seperti fondasi yang kuat yang menjamin ketahanan dan keamanan rumah, pemrosesan awal yang efektif juga menjamin keberhasilan proyek kecerdasan buatan (AI). Langkah penting ini melibatkan pembersihan dan pengorganisasian data Anda serta mempersiapkannya untuk model pembelajaran mesin Anda.

Tanpanya, Anda mungkin akan mengalami masalah yang menggagalkan keseluruhan proyek Anda. Dengan mendedikasikan waktu untuk pra-pemrosesan, Anda mempersiapkan diri untuk sukses dan memastikan model Anda akurat, efisien, dan berwawasan luas.

Apa itu Pemrosesan Awal Data?

“Pemrosesan awal data mempersiapkan data Anda sebelum memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin Anda.” 

Anggap saja sebagai persiapan bahan sebelum dimasak. Langkah ini melibatkan pembersihan data Anda, menangani nilai yang hilang, normalisasi atau penskalaan data Anda dan pengkodean variabel kategori ke dalam format yang dapat dipahami oleh algoritma Anda.

Proses ini merupakan hal mendasar dalam alur pembelajaran mesin. Ini meningkatkan kualitas data Anda untuk meningkatkan kemampuan model Anda untuk belajar darinya. Dengan memproses data Anda terlebih dahulu, Anda secara signifikan meningkatkan akurasi model Anda. Data yang bersih dan dipersiapkan dengan baik akan lebih mudah dikelola agar dapat dibaca dan dipelajari oleh algoritme, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan performa yang lebih baik.

Pemrosesan awal data yang baik berdampak langsung pada keberhasilan proyek AI Anda. Inilah perbedaan antara model yang berkinerja buruk dan model yang sukses. Dengan data yang diproses dengan baik, model Anda dapat dilatih lebih cepat, berperforma lebih baik, dan mencapai hasil yang berdampak. Sebuah survei ditemukan pada tahun 2021, 56% bisnis di pasar negara berkembang telah mengadopsi AI setidaknya dalam salah satu fungsinya.

Pertimbangan Keamanan Data dalam Prapemrosesan

“Menjaga privasi data selama pra-pemrosesan – terutama saat menangani informasi sensitif – sangatlah penting.” 

Keamanan siber menjadi a prioritas mendasar untuk layanan TI yang dikelola dan memastikan setiap bagian data aman dari potensi pelanggaran.  Selalu menganonimkan atau menggunakan nama samaran data pribadi, menerapkan kontrol akses, dan mengenkripsi data untuk mematuhi peraturan keamanan data dan pedoman etika proyek AI.

Selain itu, terus ikuti perkembangan protokol keamanan dan persyaratan hukum terkini untuk melindungi data dan membangun kepercayaan pengguna dengan menunjukkan bahwa Anda menghargai dan menghormati privasi mereka. Sekitar 40% perusahaan memanfaatkan teknologi AI untuk mengumpulkan dan menganalisis data bisnis mereka, meningkatkan pengambilan keputusan dan wawasan.

Langkah 1: Pembersihan Data

Pembersihan data menghilangkan ketidakakuratan dan inkonsistensi yang mengganggu hasil model AI Anda. Terkait nilai yang hilang, Anda memiliki opsi seperti imputasi, mengisi data yang hilang berdasarkan pengamatan, atau penghapusan. Anda juga dapat menghapus baris atau kolom yang nilainya hilang untuk menjaga integritas kumpulan data Anda.

Berurusan dengan outlier – titik data yang sangat berbeda dari pengamatan lainnya – juga penting. Anda dapat menyesuaikannya agar berada dalam rentang yang lebih diharapkan atau menghapusnya jika kemungkinan besar merupakan kesalahan. Strategi ini memastikan data Anda secara akurat mencerminkan skenario dunia nyata yang Anda coba modelkan.

Langkah 2: Integrasi dan Transformasi Data

Mengintegrasikan data dari berbagai sumber seperti menyusun puzzle. Setiap bagian harus pas untuk melengkapi gambar. Konsistensi sangat penting dalam proses ini karena menjamin data – terlepas dari asal usulnya – dapat diandalkan dianalisis bersama-sama tanpa perbedaan mencondongkan hasil. Transformasi data sangat penting dalam mencapai keselarasan ini, terutama selama proses integrasi, pengelolaan, dan migrasi.

Teknik seperti normalisasi dan penskalaan sangat penting. Normalisasi menyesuaikan nilai-nilai dalam kumpulan data ke skala standar tanpa mendistorsi perbedaan dalam rentang nilai, sementara penskalaan menyesuaikan data untuk memenuhi skala tertentu, seperti nol banding satu, sehingga membuat semua variabel masukan dapat dibandingkan. Metode ini memastikan setiap bagian data memberikan kontribusi yang berarti terhadap wawasan yang Anda cari. Dalam 2021, lebih dari separuh organisasi menempatkan AI dan inisiatif pembelajaran mesin di urutan teratas daftar prioritas mereka untuk kemajuan.

Langkah 3: Pengurangan Data

Mengurangi dimensi data berarti menyederhanakan kumpulan data Anda tanpa kehilangan esensinya. Misalnya, analisis komponen utama adalah metode populer yang digunakan untuk mengubah data Anda menjadi sekumpulan komponen ortogonal, dan memeringkatnya berdasarkan variansnya. Berfokus pada komponen dengan varian tertinggi dapat mengurangi jumlah variabel dan membuat kumpulan data Anda lebih mudah dan cepat diproses.

Namun, seninya terletak pada keseimbangan sempurna antara penyederhanaan dan penyimpanan informasi. Menghapus terlalu banyak dimensi dapat menyebabkan hilangnya informasi berharga, yang mungkin memengaruhi keakuratan model. Sasarannya adalah menjaga kumpulan data seramping mungkin sekaligus mempertahankan kekuatan prediktifnya, sehingga memastikan model Anda tetap efisien dan efektif.

Langkah 4: Pengkodean Data

Bayangkan Anda mencoba mengajari komputer untuk memahami berbagai jenis buah. Sama seperti Anda lebih mudah mengingat angka daripada nama rumit, komputer juga lebih mudah bekerja dengan angka. Jadi, pengkodean mengubah data kategorikal menjadi format numerik yang dapat dipahami oleh algoritma.

Teknik seperti pengkodean one-hot dan pengkodean label adalah alat bantu Anda untuk ini. Setiap kategori mendapatkan kolomnya sendiri dengan pengkodean one-hot, dan setiap kategori memiliki nomor unik dengan pengkodean label.

Memilih metode pengkodean yang tepat sangatlah penting karena harus sesuai dengan algoritma pembelajaran mesin dan tipe data yang Anda hadapi. Memilih alat yang tepat untuk data Anda memastikan proyek Anda berjalan lancar.

Buka Kekuatan Data Anda Dengan Pemrosesan Awal

Jalani proyek Anda dengan keyakinan bahwa pra-pemrosesan yang solid adalah senjata rahasia Anda untuk sukses. Meluangkan waktu untuk membersihkan, mengkodekan, dan menormalkan data Anda akan menyiapkan panggung bagi model AI Anda untuk bersinar. Menerapkan praktik terbaik ini akan membuka jalan bagi penemuan dan pencapaian inovatif dalam perjalanan AI Anda.

Juga Baca Belanja Cerdas dengan AI: Pengalaman Pribadi Anda

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/