Читать книгу Нейронные сети - - Страница 7

Сбор и предварительная обработка данных являются важными этапами подготовки данных к обучению нейронных сетей. Вот основные шаги для эффективного сбора и предварительной обработки данных:

1. Определите требования к данным: Четко определите требования к данным в зависимости от вашей проблемы и целей. Определите конкретные функции (входные переменные) и целевую переменную (выход), необходимые для вашей нейронной сети. Определите типы данных, источники данных и любые ограничения на сбор данных.

2. Сбор данных: Соберите необходимые данные из различных источников. Это может включать сбор данных из баз данных, API, веб-скрейпинга, сенсорных устройств, опросов или любых других соответствующих источников. Убедитесь, что собранные данные являются репрезентативными, надежными и актуальными для вашей проблемы.

3. Очистка данных: Очистите собранные данные для обработки отсутствующих значений, выбросов, несоответствий и ошибок. Выполняйте такие задачи, как:

– Обработка отсутствующих данных: Определите недостающие значения и определите подходящую стратегию для их обработки. Это может включать в себя методы условного исчисления, такие как среднее условное исчисление, регрессионное условное исчисление или использование расширенных методов условного исчисления.

– Обработка выбросов: Определите выбросы, которые могут значительно отличаться от большинства точек данных. Определите, следует ли их удалить, преобразовать или обработать по-другому в зависимости от их влияния на проблему.

– Устранение несоответствий: обнаружение и устранение любых несоответствий или ошибок в данных. Это может включать перекрестную проверку, правила проверки данных или ручную проверку данных для выявления и исправления несоответствий.

– Удаление дубликатов: Определите и удалите повторяющиеся записи из набора данных, если это применимо. Дублирование данных может привести к смещению и искажению процесса обучения.

4. Исследование и визуализация данных: Выполните исследовательский анализ данных (EDA), чтобы получить представление о данных и понять их распределение, закономерности и взаимосвязи. Используйте статистические показатели, визуализации (например, гистограммы, точечные диаграммы, блочные диаграммы) и методы уменьшения размерности (например, анализ главных компонент) для изучения данных.

5. Выбор функций и проектирование: Выберите из собранных данных релевантные функции, которые наиболее информативны для рассматриваемой проблемы. Используйте знания предметной области и статистические методы (например, корреляционный анализ, важность признаков) для определения наиболее значимых признаков. Кроме того, рассмотрите методы проектирования признаков для создания новых функций, которые собирают соответствующую информацию и повышают производительность модели.

6. Преобразование данных: Выполните необходимые преобразования данных, чтобы сделать их пригодными для обучения нейронной сети. Это может включать в себя такие методы, как:

– Нормализация/стандартизация: Масштабируйте числовые признаки до аналогичного диапазона (например, используя шкалу min-max или стандартизацию z-баллов), чтобы предотвратить доминирование какой-либо конкретной функции в процессе обучения.

– One-Hot Encoding: преобразуйте категориальные переменные в двоичные векторы (0 и 1), чтобы представить их численно. Это позволяет нейронным сетям эффективно обрабатывать категориальные данные.

– Предварительная обработка текста: При работе с текстовыми данными выполните этапы предварительной обработки текста, такие как токенизация, удаление стоп-слов, стемминг или лемматизация, а также методы векторизации (например, TF-IDF, встраивание слов) для представления текстовых данных в формате, подходящем для нейронных сетей.

– Предварительная обработка временных рядов: При работе с данными временных рядов выполняйте такие задачи, как передискретизация, работа с окнами или запаздывание, чтобы преобразовать данные в формат, фиксирующий временные зависимости.

7. Разделение данных: Разделите предварительно обработанные данные на наборы для обучения, проверки и тестирования. Обучающий набор используется для обучения нейронной сети, проверочный – для настройки гиперпараметров и выбора модели, а тестовый – для оценки производительности конечной модели. Рассмотрите соответствующие соотношения (например, 70-15-15) в зависимости от размера набора данных и сложности проблемы.

8. Увеличение данных (если применимо): В некоторых случаях методы увеличения данных могут быть использованы для искусственного увеличения

размер и разнообразие обучающих данных. Это особенно полезно в задачах обработки изображений или звука, где такие методы, как переворачивание изображения, поворот, обрезка или возмущение звука, могут применяться для расширения набора данных и улучшения обобщения модели.

9. Конвейер данных: Настройте эффективный конвейер данных для обработки загрузки, предварительной обработки и передачи данных в нейронную сеть во время обучения и оценки. Рассмотрите возможность использования библиотек или платформ, которые предоставляют удобные инструменты для управления конвейером данных.

10. Документирование данных: Ведите четкую документацию о процессе сбора данных, этапах предварительной обработки и любых изменениях, внесенных в исходные данные. Эта документация помогает обеспечить воспроизводимость и позволяет другим пользователям понять конвейер обработки данных.

Следуя этим шагам, вы сможете эффективно собирать и предварительно обрабатывать данные, обеспечивая их качество, актуальность и пригодность для обучения нейронных сетей. Хорошо подготовленные данные формируют прочную основу для построения точных и высокопроизводительных моделей, которые могут помочь вам достичь больших денег с помощью нейронных сетей.