Preelaborare i dati è come gettare le fondamenta di una casa. Proprio come una solida base garantisce la durabilità e la sicurezza di una casa, una pre-elaborazione efficace garantisce il successo dei progetti di intelligenza artificiale (AI). Questo passaggio cruciale prevede la pulizia e l'organizzazione dei dati e la loro preparazione per i modelli di apprendimento automatico.

Senza di esso, probabilmente incontrerai problemi che faranno deragliare l'intero progetto. Dedicando tempo alla pre-elaborazione, ti prepari al successo e ti assicuri che i tuoi modelli siano accurati, efficienti e approfonditi.

Che cos'è la preelaborazione dei dati?

"La preelaborazione dei dati prepara i dati prima di inserirli nei modelli di machine learning." 

Consideralo come preparare gli ingredienti prima della cottura. Questo passaggio prevede la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti, la normalizzazione o il ridimensionamento dei dati e la codifica delle variabili categoriali in un formato che l'algoritmo possa comprendere.

Il processo è fondamentale per la pipeline di machine learning. Migliora la qualità dei tuoi dati per migliorare la capacità del tuo modello di apprendere da essi. Preelaborando i tuoi dati, aumenti significativamente la precisione dei tuoi modelli Dati puliti e ben preparati sono più gestibili per gli algoritmi che possono leggerli e da cui imparare, portando a previsioni più accurate e prestazioni migliori.

Una buona preelaborazione dei dati ha un impatto diretto sul successo dei tuoi progetti di intelligenza artificiale. È la differenza tra i modelli poco performanti e quelli di successo. Con dati ben elaborati, i tuoi modelli possono addestrarsi più velocemente, ottenere prestazioni migliori e ottenere risultati di grande impatto. Un sondaggio trovato nel 2021, Il 56% delle imprese nei mercati emergenti avevano adottato l’intelligenza artificiale in almeno una delle loro funzioni.

Considerazioni sulla sicurezza dei dati nella preelaborazione

“È necessario salvaguardare la privacy dei dati durante la preelaborazione, soprattutto quando si trattano informazioni sensibili”. 

La sicurezza informatica diventa un priorità fondamentale per i servizi IT gestiti e garantisce che ogni dato sia al sicuro da potenziali violazioni.  Anonimizzare o pseudonimizzare sempre i dati personali, implementare controlli di accesso e crittografare i dati per aderire alle norme sulla sicurezza dei dati e alle linee guida etiche dei progetti di intelligenza artificiale.

Inoltre, rimani aggiornato con i più recenti protocolli di sicurezza e requisiti legali per proteggere i dati e creare fiducia con gli utenti dimostrando che apprezzi e rispetti la loro privacy. Art Around Il 40% delle aziende sfrutta la tecnologia AI per aggregare e analizzare i propri dati aziendali, migliorando il processo decisionale e gli approfondimenti.

Passaggio 1: pulizia dei dati

La pulizia dei dati rimuove le imprecisioni e le incoerenze che distorcono i risultati dei modelli di intelligenza artificiale. Quando si tratta di valori mancanti, hai opzioni come l'imputazione, l'integrazione dei dati mancanti in base alle osservazioni o la cancellazione. Potresti anche rimuovere righe o colonne con valori mancanti per mantenere l'integrità del tuo set di dati.

Anche gestire i valori anomali, ovvero i punti dati che differiscono significativamente da altre osservazioni, è essenziale. Puoi modificarli in modo che rientrino in un intervallo più previsto o rimuoverli se è probabile che si tratti di errori. Queste strategie garantiscono che i tuoi dati riflettano accuratamente gli scenari del mondo reale che stai cercando di modellare.

Passaggio 2: integrazione e trasformazione dei dati

Integrare dati provenienti da fonti diverse è come assemblare un puzzle. Ogni pezzo deve adattarsi perfettamente per completare il quadro. La coerenza è vitale in questo processo perché garantisce che i dati, indipendentemente dall’origine, possano essere conservati analizzati insieme senza discrepanze distorcendo i risultati. La trasformazione dei dati è fondamentale per raggiungere questa armonia, soprattutto durante i processi di integrazione, gestione e migrazione.

Tecniche come la normalizzazione e il ridimensionamento sono vitali. La normalizzazione regola i valori in un set di dati su una scala standard senza distorcere le differenze negli intervalli di valori, mentre il ridimensionamento regola i dati per soddisfare una scala specifica, come da zero a uno, rendendo comparabili tutte le variabili di input. Questi metodi garantiscono che ogni dato contribuisca in modo significativo agli approfondimenti che cerchi. Nel 2021, più della metà delle organizzazioni ha scelto l’intelligenza artificiale e le iniziative di machine learning in cima alla loro lista di priorità per il progresso.

Passaggio 3: riduzione dei dati

Ridurre la dimensionalità dei dati significa semplificare il set di dati senza perderne l'essenza. Ad esempio, l'analisi delle componenti principali è un metodo popolare utilizzato per trasformare i dati in un insieme di componenti ortogonali, classificandoli in base alla loro varianza. Concentrarsi sui componenti con la varianza più elevata può ridurre il numero di variabili e rendere il set di dati più semplice e veloce da elaborare.

Tuttavia, l’arte sta nel trovare il perfetto equilibrio tra semplificazione e conservazione delle informazioni. La rimozione di troppe quote può portare alla perdita di informazioni preziose, che potrebbero influire sulla precisione del modello. L'obiettivo è mantenere il set di dati il ​​più snello possibile preservandone il potere predittivo, garantendo che i modelli rimangano efficienti ed efficaci.

Passaggio 4: codifica dei dati

Immagina di provare a insegnare a un computer a comprendere diversi tipi di frutta. Proprio come è più facile ricordare i numeri che i nomi complessi, i computer trovano più facile lavorare con i numeri. Pertanto, la codifica trasforma i dati categorici in un formato numerico comprensibile agli algoritmi.

Tecniche come la codifica one-hot e la codifica delle etichette sono i tuoi strumenti di riferimento per questo. Ogni categoria ottiene la propria colonna con codifica one-hot e ogni categoria ha un numero univoco con codifica dell'etichetta.

La scelta del metodo di codifica corretto è fondamentale perché deve corrispondere all'algoritmo di apprendimento automatico e al tipo di dati con cui hai a che fare. Scegliere lo strumento giusto per i tuoi dati garantisce che il tuo progetto funzioni senza intoppi.

Libera la potenza dei tuoi dati con la preelaborazione

Lanciati nei tuoi progetti con la certezza che una solida preelaborazione sia la tua arma segreta per il successo. Prenderti il ​​tempo necessario per pulire, codificare e normalizzare i tuoi dati pone le basi per far brillare i tuoi modelli di intelligenza artificiale. L'applicazione di queste best practice apre la strada a scoperte e risultati rivoluzionari nel tuo percorso verso l'intelligenza artificiale.

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