Quá trình xử lý trước dữ liệu của bạn giống như việc đặt nền móng cho một ngôi nhà. Giống như nền móng vững chắc đảm bảo độ bền và an toàn cho một ngôi nhà, quá trình tiền xử lý hiệu quả sẽ đảm bảo sự thành công của các dự án trí tuệ nhân tạo (AI). Bước quan trọng này bao gồm việc làm sạch và sắp xếp dữ liệu cũng như chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy của bạn.

Nếu không có nó, bạn có thể sẽ gặp phải các vấn đề làm chệch hướng toàn bộ dự án của mình. Bằng cách dành thời gian cho quá trình tiền xử lý, bạn đã chuẩn bị cho mình sự thành công và đảm bảo các mô hình của bạn chính xác, hiệu quả và sâu sắc.

Tiền xử lý dữ liệu là gì?

“Quy trình tiền xử lý dữ liệu sẽ chuẩn bị dữ liệu của bạn trước khi đưa dữ liệu đó vào các mô hình học máy của bạn.” 

Hãy coi việc này như việc chuẩn bị nguyên liệu trước khi nấu. Bước này bao gồm việc làm sạch dữ liệu của bạn, xử lý các giá trị bị thiếu, chuẩn hóa hoặc chia tỷ lệ dữ liệu của bạn và mã hóa các biến phân loại thành định dạng mà thuật toán của bạn có thể hiểu được.

Quá trình này là nền tảng cho quy trình học máy. Nó nâng cao chất lượng dữ liệu của bạn để cải thiện khả năng học hỏi từ dữ liệu của mô hình của bạn. Bằng cách xử lý trước dữ liệu của bạn, bạn tăng đáng kể độ chính xác các mô hình của bạn. Dữ liệu sạch, được chuẩn bị tốt sẽ dễ quản lý hơn để thuật toán đọc và học hỏi, dẫn đến dự đoán chính xác hơn và hiệu suất tốt hơn.

Quá trình tiền xử lý dữ liệu tốt sẽ tác động trực tiếp đến sự thành công của các dự án AI của bạn. Đó là sự khác biệt giữa những mô hình hoạt động kém và những mô hình thành công. Với dữ liệu được xử lý tốt, các mô hình của bạn có thể đào tạo nhanh hơn, hoạt động tốt hơn và đạt được kết quả có tác động mạnh mẽ. Một cuộc khảo sát được tìm thấy vào năm 2021, 56% doanh nghiệp ở các thị trường mới nổi đã áp dụng AI vào ít nhất một trong các chức năng của họ.

Những cân nhắc về bảo mật dữ liệu trong quá trình tiền xử lý

“Việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong quá trình tiền xử lý - đặc biệt là khi xử lý thông tin nhạy cảm - là cần thiết.” 

An ninh mạng trở thành một ưu tiên cơ bản cho các dịch vụ CNTT được quản lý và đảm bảo mọi phần dữ liệu đều an toàn trước các vi phạm tiềm ẩn.  Luôn ẩn danh hoặc giả danh dữ liệu cá nhân, triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập và mã hóa dữ liệu để tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu và nguyên tắc đạo đức của dự án AI.

Hơn nữa, hãy luôn cập nhật các giao thức bảo mật và yêu cầu pháp lý mới nhất để bảo vệ dữ liệu và tạo dựng niềm tin với người dùng bằng cách thể hiện cho bạn thấy giá trị và sự tôn trọng quyền riêng tư của họ. Xung quanh 40% công ty tận dụng công nghệ AI để tổng hợp và phân tích dữ liệu kinh doanh của họ, nâng cao khả năng ra quyết định và hiểu biết sâu sắc.

Bước 1: Làm sạch dữ liệu

Việc làm sạch dữ liệu sẽ loại bỏ những điểm không chính xác và không nhất quán làm sai lệch kết quả của mô hình AI của bạn. Khi nói đến các giá trị bị thiếu, bạn có các tùy chọn như cắt bỏ, điền dữ liệu bị thiếu dựa trên quan sát hoặc xóa. Bạn cũng có thể xóa các hàng hoặc cột có giá trị bị thiếu để duy trì tính toàn vẹn của tập dữ liệu của mình.

Việc xử lý các ngoại lệ - các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với các quan sát khác - cũng rất cần thiết. Bạn có thể điều chỉnh chúng để nằm trong phạm vi mong đợi hơn hoặc loại bỏ chúng nếu chúng có khả năng xảy ra lỗi. Những chiến lược này đảm bảo dữ liệu của bạn phản ánh chính xác các tình huống trong thế giới thực mà bạn đang cố gắng lập mô hình.

Bước 2: Tích hợp và chuyển đổi dữ liệu

Việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau giống như việc lắp ráp một câu đố. Mỗi mảnh phải phù hợp hoàn hảo để hoàn thành bức tranh. Tính nhất quán rất quan trọng trong quá trình này vì nó đảm bảo dữ liệu - bất kể nguồn gốc - có thể được được phân tích cùng nhau mà không có sự khác biệt làm sai lệch kết quả. Chuyển đổi dữ liệu có vai trò then chốt trong việc đạt được sự hài hòa này, đặc biệt là trong quá trình tích hợp, quản lý và di chuyển.

Các kỹ thuật như chuẩn hóa và chia tỷ lệ là rất quan trọng. Quá trình chuẩn hóa sẽ điều chỉnh các giá trị trong tập dữ liệu theo thang đo tiêu chuẩn mà không làm sai lệch sự khác biệt trong phạm vi giá trị, trong khi việc chia tỷ lệ sẽ điều chỉnh dữ liệu để đáp ứng một thang đo cụ thể, chẳng hạn như từ 0 đến 1, giúp tất cả các biến đầu vào có thể so sánh được. Những phương pháp này đảm bảo mọi phần dữ liệu đều đóng góp một cách có ý nghĩa vào thông tin chi tiết mà bạn tìm kiếm. Trong 2021, hơn một nửa số tổ chức đặt AI và các sáng kiến ​​học máy ở đầu danh sách ưu tiên phát triển của họ.

Bước 3: Giảm dữ liệu

Giảm kích thước dữ liệu là đơn giản hóa tập dữ liệu của bạn mà không làm mất đi bản chất của nó. Ví dụ: phân tích thành phần chính là một phương pháp phổ biến được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu của bạn thành một tập hợp các thành phần trực giao, xếp hạng chúng theo phương sai của chúng. Việc tập trung vào các thành phần có phương sai cao nhất có thể giảm số lượng biến và giúp xử lý tập dữ liệu của bạn dễ dàng và nhanh hơn.

Tuy nhiên, nghệ thuật nằm ở việc tạo ra sự cân bằng hoàn hảo giữa đơn giản hóa và lưu giữ thông tin. Việc xóa quá nhiều thứ nguyên có thể dẫn đến mất thông tin có giá trị, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Mục tiêu là giữ cho tập dữ liệu gọn gàng nhất có thể trong khi vẫn duy trì khả năng dự đoán của nó, đảm bảo các mô hình của bạn vẫn hoạt động hiệu quả.

Bước 4: Mã hóa dữ liệu

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng dạy máy tính hiểu các loại trái cây khác nhau. Cũng giống như việc bạn nhớ các con số dễ dàng hơn những cái tên phức tạp, máy tính cũng thấy việc làm việc với các con số dễ dàng hơn. Vì vậy, mã hóa chuyển đổi dữ liệu phân loại thành định dạng số mà thuật toán có thể hiểu được.

Các kỹ thuật như mã hóa một lần và mã hóa nhãn là những công cụ bạn có thể sử dụng cho việc này. Mỗi danh mục có một cột riêng với mã hóa một lần và mỗi danh mục có một số duy nhất có mã hóa nhãn.

Việc chọn phương pháp mã hóa phù hợp là rất quan trọng vì nó phải phù hợp với thuật toán học máy của bạn và loại dữ liệu bạn đang xử lý. Chọn công cụ phù hợp cho dữ liệu của bạn sẽ đảm bảo dự án của bạn chạy trơn tru.

Giải phóng sức mạnh dữ liệu của bạn bằng tiền xử lý

Bắt tay vào các dự án của bạn với sự tự tin rằng quá trình tiền xử lý vững chắc là vũ khí bí mật để bạn thành công. Dành thời gian để làm sạch, mã hóa và chuẩn hóa dữ liệu của bạn sẽ tạo tiền đề cho các mô hình AI của bạn tỏa sáng. Việc áp dụng những phương pháp hay nhất này sẽ mở đường cho những khám phá và thành tựu đột phá trong hành trình AI của bạn.

Cũng đọc Mua sắm thông minh với AI: Trải nghiệm cá nhân của bạn

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/