Het voorbewerken van uw gegevens is als het leggen van de fundering voor een huis. Net zoals een sterke basis de duurzaamheid en veiligheid van een huis garandeert, zorgt effectieve voorbewerking voor het succes van projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). Deze cruciale stap omvat het opschonen en organiseren van uw gegevens en het voorbereiden ervan voor uw machine-learning-modellen.

Zonder dit zul je waarschijnlijk problemen tegenkomen die je hele project laten ontsporen. Door tijd te besteden aan de voorbewerking bent u verzekerd van succes en zorgt u ervoor dat uw modellen nauwkeurig, efficiënt en inzichtelijk zijn.

Wat is gegevensvoorverwerking?

“Data-voorverwerking bereidt uw gegevens voor voordat deze in uw machine-learning-modellen worden ingevoerd.” 

Zie het als het voorbereiden van ingrediënten vóór het koken. Deze stap omvat het opschonen van uw gegevens, het omgaan met ontbrekende waarden, het normaliseren of schalen van uw gegevens en het coderen van categorische variabelen in een formaat dat uw algoritme kan begrijpen.

Het proces is van fundamenteel belang voor de machine learning-pijplijn. Het verbetert de kwaliteit van uw gegevens en verbetert het vermogen van uw model om ervan te leren. Door uw gegevens voor te verwerken, u verhoogt de nauwkeurigheid aanzienlijk van uw modellen. Schone, goed voorbereide gegevens zijn beter beheersbaar voor algoritmen om te lezen en van te leren, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en betere prestaties.

Een goede datavoorverwerking heeft een directe invloed op het succes van uw AI-projecten. Het is het verschil tussen slecht presterende modellen en succesvolle modellen. Met goed verwerkte gegevens kunnen uw modellen sneller trainen, beter presteren en impactvolle resultaten behalen. Uit een onderzoek uit 2021 blijkt 56% van de bedrijven in opkomende markten hadden AI in ten minste één van hun functies overgenomen.

Overwegingen inzake gegevensbeveiliging bij voorverwerking

“Het waarborgen van de privacy van gegevens tijdens de voorverwerking – vooral bij het omgaan met gevoelige informatie – is noodzakelijk.” 

Cyberveiligheid wordt een fundamentele prioriteit voor beheerde IT-diensten en zorgt ervoor dat elk stukje gegevens veilig is tegen mogelijke inbreuken.  Anonimiseer of pseudonimiseer persoonlijke gegevens altijd, implementeer toegangscontroles en codeer gegevens om te voldoen aan de gegevensbeveiligingsregels en ethische richtlijnen van AI-projecten.

Blijf bovendien op de hoogte van de nieuwste beveiligingsprotocollen en wettelijke vereisten om gegevens te beschermen en vertrouwen bij gebruikers op te bouwen door u waarde te tonen en hun privacy te respecteren. Rond 40% van de bedrijven maakt gebruik van AI-technologie om hun bedrijfsgegevens samen te voegen en te analyseren, waardoor de besluitvorming en inzichten worden verbeterd.

Stap 1: Gegevensopschoning

Door gegevens op te schonen, worden onnauwkeurigheden en inconsistenties verwijderd die de resultaten van uw AI-modellen vertekenen. Als het gaat om ontbrekende waarden, heb je opties zoals imputatie, het invullen van ontbrekende gegevens op basis van observaties of verwijdering. U kunt ook rijen of kolommen met ontbrekende waarden verwijderen om de integriteit van uw dataset te behouden.

Het omgaan met uitschieters – gegevenspunten die aanzienlijk verschillen van andere waarnemingen – is ook essentieel. U kunt ze aanpassen zodat ze binnen een meer verwacht bereik vallen, of u kunt ze verwijderen als het waarschijnlijk om fouten gaat. Deze strategieën zorgen ervoor dat uw gegevens nauwkeurig de scenario's uit de praktijk weerspiegelen die u probeert te modelleren.

Stap 2: Data-integratie en transformatie

Het integreren van gegevens uit verschillende bronnen is als het samenstellen van een puzzel. Elk stuk moet perfect passen om het plaatje compleet te maken. Consistentie is van cruciaal belang in dit proces, omdat het garandeert dat gegevens – ongeacht de herkomst – kunnen worden gebruikt zonder discrepanties samen geanalyseerd de resultaten vertekenen. Datatransformatie is cruciaal bij het bereiken van deze harmonie, vooral tijdens integratie-, beheer- en migratieprocessen.

Technieken als normalisatie en schaalvergroting zijn van cruciaal belang. Normalisatie past waarden in een dataset aan op een standaardschaal zonder de verschillen in de waardenbereiken te vervormen, terwijl bij schalen de gegevens worden aangepast aan een specifieke schaal, zoals nul op één, waardoor alle invoervariabelen vergelijkbaar worden. Deze methoden zorgen ervoor dat elk stukje data een betekenisvolle bijdrage levert aan de inzichten die u zoekt. In 2021, ruim de helft van de organisaties plaatste AI en machine learning-initiatieven bovenaan hun prioriteitenlijst voor vooruitgang.

Stap 3: Gegevensreductie

Het verminderen van de datadimensionaliteit gaat over het vereenvoudigen van uw dataset zonder de essentie ervan te verliezen. Hoofdcomponentenanalyse is bijvoorbeeld een populaire methode die wordt gebruikt om uw gegevens om te zetten in een reeks orthogonale componenten, en deze te rangschikken op basis van hun variantie. Als u zich concentreert op de componenten met de grootste variantie, kunt u het aantal variabelen verminderen en uw dataset eenvoudiger en sneller te verwerken maken.

De kunst ligt echter in het vinden van de perfecte balans tussen vereenvoudiging en informatiebehoud. Als u te veel dimensies verwijdert, kan waardevolle informatie verloren gaan, wat de nauwkeurigheid van het model kan beïnvloeden. Het doel is om de dataset zo slank mogelijk te houden en tegelijkertijd de voorspellende kracht ervan te behouden, zodat uw modellen efficiënt en effectief blijven.

Stap 4: Gegevenscodering

Stel je voor dat je een computer probeert verschillende soorten fruit te leren begrijpen. Net zoals het gemakkelijker voor je is om getallen te onthouden dan complexe namen, vinden computers het gemakkelijker om met getallen te werken. Codering transformeert dus categorische gegevens in een numeriek formaat dat algoritmen kunnen begrijpen.

Technieken zoals one-hot-codering en labelcodering zijn hiervoor uw beste hulpmiddelen. Elke categorie krijgt zijn eigen kolom met one-hot-codering, en elke categorie heeft een uniek nummer met labelcodering.

Het kiezen van de juiste coderingsmethode is van cruciaal belang omdat deze moet overeenkomen met uw machine-learning-algoritme en het gegevenstype waarmee u te maken heeft. Door de juiste tool voor uw gegevens te kiezen, zorgt u ervoor dat uw project soepel verloopt.

Ontgrendel de kracht van uw gegevens met voorverwerking

Begin aan uw projecten met het vertrouwen dat solide voorbewerking uw geheime wapen voor succes is. Door de tijd te nemen om uw gegevens op te schonen, te coderen en te normaliseren, kunt u uw AI-modellen laten schitteren. Het toepassen van deze best practices maakt de weg vrij voor baanbrekende ontdekkingen en prestaties tijdens uw AI-reis.

Lees ook Slim winkelen met AI: uw persoonlijke ervaring

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/