Pré-processar seus dados é como estabelecer as bases de uma casa. Assim como uma base sólida garante a durabilidade e a segurança de uma casa, o pré-processamento eficaz garante o sucesso dos projetos de inteligência artificial (IA). Esta etapa crucial envolve limpar e organizar seus dados e prepará-los para seus modelos de aprendizado de máquina.

Sem ele, você provavelmente encontrará problemas que atrapalharão todo o seu projeto. Ao dedicar tempo ao pré-processamento, você se prepara para o sucesso e garante que seus modelos sejam precisos, eficientes e esclarecedores.

O que é pré-processamento de dados?

“O pré-processamento de dados prepara seus dados antes de inseri-los em seus modelos de aprendizado de máquina.” 

Pense nisso como preparar ingredientes antes de cozinhar. Esta etapa envolve limpar seus dados, lidar com valores ausentes, normalizar ou dimensionar seus dados e codificar variáveis ​​​​categóricas em um formato que seu algoritmo possa entender.

O processo é fundamental para o pipeline de aprendizado de máquina. Ele melhora a qualidade dos seus dados para melhorar a capacidade do seu modelo de aprender com eles. Ao pré-processar seus dados, você aumenta significativamente a precisão dos seus modelos. Dados limpos e bem preparados são mais gerenciáveis ​​para os algoritmos lerem e aprenderem, levando a previsões mais precisas e melhor desempenho.

Um bom pré-processamento de dados impacta diretamente o sucesso dos seus projetos de IA. É a diferença entre modelos de baixo desempenho e modelos de sucesso. Com dados bem processados, seus modelos podem treinar mais rápido, ter melhor desempenho e alcançar resultados impactantes. Uma pesquisa encontrada em 2021, 56% das empresas em mercados emergentes adotaram IA em pelo menos uma de suas funções.

Considerações de segurança de dados no pré-processamento

“É necessário proteger a privacidade dos dados durante o pré-processamento – especialmente ao lidar com informações confidenciais.” 

A segurança cibernética se torna um prioridade fundamental para serviços gerenciados de TI e garante que todos os dados estejam protegidos contra possíveis violações.  Sempre anonimize ou pseudonimize os dados pessoais, implemente controles de acesso e criptografe os dados para aderir aos regulamentos de segurança de dados e às diretrizes éticas dos projetos de IA.

Além disso, mantenha-se atualizado com os mais recentes protocolos de segurança e requisitos legais para proteger os dados e construir a confiança dos usuários, mostrando que você valoriza e respeita sua privacidade. AROUND 40% das empresas aproveitam a tecnologia de IA para agregar e analisar seus dados de negócios, aprimorando a tomada de decisões e insights.

Etapa 1: limpeza de dados

A limpeza de dados remove imprecisões e inconsistências que distorcem os resultados dos seus modelos de IA. Quando se trata de valores faltantes, você tem opções como imputação, preenchimento de dados faltantes com base em observações ou exclusão. Você também pode remover linhas ou colunas com valores ausentes para manter a integridade do seu conjunto de dados.

Lidar com valores discrepantes – pontos de dados que diferem significativamente de outras observações – também é essencial. Você pode ajustá-los para que fiquem dentro de um intervalo mais esperado ou removê-los se houver probabilidade de serem erros. Essas estratégias garantem que seus dados reflitam com precisão os cenários do mundo real que você está tentando modelar.

Etapa 2: Integração e Transformação de Dados

Integrar dados de diferentes fontes é como montar um quebra-cabeça. Cada peça deve se encaixar perfeitamente para completar a imagem. A consistência é vital neste processo porque garante que os dados - independentemente da origem - possam ser analisados ​​em conjunto sem discrepâncias distorcendo os resultados. A transformação de dados é fundamental para alcançar esta harmonia, especialmente durante os processos de integração, gestão e migração.

Técnicas como normalização e dimensionamento são vitais. A normalização ajusta os valores em um conjunto de dados para uma escala padrão sem distorcer as diferenças nos intervalos de valores, enquanto o escalonamento ajusta os dados para atender a uma escala específica, como zero a um, tornando todas as variáveis ​​de entrada comparáveis. Esses métodos garantem que cada dado contribua significativamente para os insights que você busca. Em 2021, mais da metade das organizações colocaram IA e iniciativas de aprendizado de máquina no topo de sua lista de prioridades para avanço.

Etapa 3: Redução de Dados

Reduzir a dimensionalidade dos dados significa simplificar seu conjunto de dados sem perder sua essência. Por exemplo, a análise de componentes principais é um método popular usado para transformar seus dados em um conjunto de componentes ortogonais, classificando-os por sua variância. Concentrar-se nos componentes com maior variação pode reduzir o número de variáveis ​​e tornar o processamento do seu conjunto de dados mais fácil e rápido.

No entanto, a arte reside em encontrar o equilíbrio perfeito entre simplificação e retenção de informação. A remoção de muitas dimensões pode levar à perda de informações valiosas, o que pode afetar a precisão do modelo. O objetivo é manter o conjunto de dados o mais enxuto possível e, ao mesmo tempo, preservar seu poder preditivo, garantindo que seus modelos permaneçam eficientes e eficazes.

Etapa 4: codificação de dados

Imagine que você está tentando ensinar um computador a compreender diferentes tipos de frutas. Assim como é mais fácil lembrar números do que nomes complexos, os computadores acham mais fácil trabalhar com números. Portanto, a codificação transforma dados categóricos em um formato numérico que os algoritmos podem compreender.

Técnicas como codificação one-hot e codificação de rótulo são suas ferramentas essenciais para isso. Cada categoria obtém sua própria coluna com codificação one-hot e cada categoria possui um número exclusivo com codificação de rótulo.

Escolher o método de codificação adequado é crucial porque ele deve corresponder ao algoritmo de aprendizado de máquina e ao tipo de dados com o qual você está lidando. Escolher a ferramenta certa para seus dados garante que seu projeto funcione sem problemas.

Desbloqueie o poder dos seus dados com o pré-processamento

Entre em seus projetos com a confiança de que um pré-processamento sólido é sua arma secreta para o sucesso. Reservar um tempo para limpar, codificar e normalizar seus dados prepara o terreno para que seus modelos de IA brilhem. A aplicação dessas práticas recomendadas abre caminho para descobertas e conquistas inovadoras em sua jornada de IA.

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