Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Оглавление

Группа авторов. Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Введение

Значение и использование данных для машинного обучения

Основные этапы работы с данными для обучения моделей

Почему качество данных критически важно для анализа

Определение целей и задач при сборе данных

Типы данных для машинного обучения

Различия между структурированными и неструктурированными данными

Преимущества и особенности работы с текстовыми данными

Методы обработки изображений и видеоданных для обучения

Особенности работы с временными рядами в моделях анализа

Сбор данных для машинного обучения

Источники данных: открытые, закрытые, пользовательские

Методы веб-скрейпинга и их особенности применения

Этичные подходы и юридические аспекты сбора данных

Автоматизация процессов сбора данных: инструменты и платформы

Подготовка данных перед использованием

Удаление дубликатов и несущественных значений из набора

Заполнение пропусков: стратегии и их эффективность

Основные подходы к нормализации и стандартизации данных

Обработка выбросов и редких значений в крупных наборах

Разметка данных для обучения моделей

Почему разметка данных имеет решающее значение

Способы автоматической и полуавтоматической разметки

Использование аутсорсинга и краудсорсинга для разметки файлов

Особенности разметки мультимедийных, текстовых и звуковых данных

Очистка данных для повышения точности моделей

Поиск, определение и устранение ошибок в исходных данных

Работа с несбалансированными данными или классами

Объединение и удаление некачественных или противоречивых данных

Роль экспертов и специалистов в очистке сложных наборов

Финальное преобразование данных для обучения

Сохранение данных в необходимых форматах для использования

Документирование всех изменений в наборах информации

Выводы и значимость качественной работы с данными

Заключение

Обобщение ключевых аспектов работы с данными

Основные вызовы при работе с данными для обучения

Будущее обработки и подготовки данных для моделей

Отрывок из книги

Одним из самых важных аспектов машинного обучения является понимание значения и применения данных. Когда мы говорим о данных, это не просто набор чисел или текстовых строк, а обширный источник информации, из которого можно извлекать ценные идеи и предсказания. Для этого нужно разобраться, как именно данные влияют на модели и что важно учитывать на каждом этапе работы с ними.

Прежде всего, данные – это основа любой модели машинного обучения. Правильно собранные, очищенные и размеченные данные не только повышают точность модели, но и помогают избежать переобучения. Например, в задачах классификации важно, чтобы каждая категория была представлена в выборке достаточным количеством примеров. Это особенно критично для нескольких классов, если они несбалансированы. Подходящий пример – задача классификации изображений животных: если у нас всего несколько примеров кошек по сравнению с собаками, модель может начать игнорировать класс кошек. Поэтому равномерное распределение классов и их представительность требуют особого внимания на этапе сбора данных.

.....

datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40,

............................ width_shift_range=0.2,

.....