Все жанры Все авторы
Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка - Артем Демиденко

Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Страниц

65

Год

2025

Погрузитесь в увлекательный мир анализа данных с изданием "Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка". Это важное руководство предлагает глубокое понимание процессов хранения, обработки и подготовки данных с использованием передовых технологий. В каждой главе читатель знакомится с основами ключевых этапов работы с данными — от их начального сбора до окончательной форматизации для обучения моделей машинного обучения.

Почему качество данных имеет критическое значение для успешного построения моделей? Как определить правильные цели и выбрать наиболее эффективные методики для обработки текстовых данных, изображений и временных рядов? Как можно оптимизировать процессы даже с ограниченными ресурсами? Ответы на эти и многие другие вопросы вы найдете на страницах этой книги.

Автор тщательно рассматривает этические и правовые аспекты работы с данными, подчеркивая, как важно организовать процессы очистки, разметки и нормализации, чтобы гарантировать соответствие стандартам и закону. Это издание станет вашим надежным компаньоном в многообразном и динамичном мире машинного обучения, открывая новые горизонты для эффективного управления данными и их использования в различных проектах и исследованиях.

Если вы стремитесь к тому, чтобы развивать свои навыки в области данных и подготовить себя к вызовам, которые появляются на пути к построению инновационных решений, эта книга станет для вас настоящим кладезем знаний и практических рекомендаций. Не упустите возможность улучшить свои навыки в столь важной и перспективной области!

Обложка: Midjourney – Лицензия

Читать бесплатно онлайн Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка - Артем Демиденко

Введение

В данной книге точки, использованные в коде в начале строки (….), служат лишь для наглядности и обозначают количество пробелов, которые следует вставить в код. В реальной работе с кодом точки заменяются пробелами.

Современный мир движется в сторону использования данных как основного ресурса, и в этой новой реальности особую роль играет машинное обучение. Успех алгоритмов машинного обучения, от простых моделей до сложных нейронных сетей, напрямую зависит от качества и объема доступных для обучения данных. В этой главе мы разберем ключевые аспекты работы с данными: их сбор, очистку и разметку. Читателям будут представлены не только теоретические основы, но и практические примеры и советы, которые помогут эффективно организовать каждый этап.

Начнем с определения данных в контексте машинного обучения. Данные – это факты и цифры, которые помогают в анализе и принятии решений. В машинном обучении мы работаем не просто с любыми данными, а с метаданными, которые позволяют моделям учиться на основании предыдущего опыта. Например, если мы создаем модель для предсказания цен на жилье, данные могут включать информацию о местоположении, количестве комнат, состоянии ремонта и даже времени покупки. Таким образом, сложно переоценить важность правильного выбора данных; именно качество этих данных часто определяет успешность алгоритма.

Перейдем к этапу сбора данных. За последние годы разработано множество методов и инструментов для автоматизации этого процесса. Можно начать с веб-скрапинга, особенно если вы работаете с общедоступными данными. Но не забывайте о правовых аспектах и политике конфиденциальности при сборе информации. Например, библиотека Python `BeautifulSoup` отлично подходит для извлечения данных из HTML-страниц. Вот краткий код, демонстрирующий, как начать этот процесс:

```python


import requests


from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'


response = requests.get(url)


soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = soup.find_all('div', class_='data-class')


for item in data:


....print(item.text)


```

Однако не всегда возможно собрать необходимые данные самостоятельно. В таких случаях могут быть полезны открытые наборы данных. Многие организации, такие как Kaggle или UCI Machine Learning Repository, предлагают доступ к большому количеству качественных наборов данных для различных задач. Работая с открытыми данными, важно тщательно проверять их достоверность и актуальность.

После сбора данных наступает важный этап очистки. Часто данные содержат ошибки, пропуски и шум, что может искажать результаты машинного обучения. Очистка данных – критически важный процесс. Он включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропусков и устранение выбросов. Один из подходов к заполнению пропусков – использование средних значений или медиан, но иногда более сложные методы, такие как регрессионные модели для предсказания недостающих значений, могут дать лучший результат. Пример использования библиотеки `pandas` для очистки данных выглядит так:

```python


import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')


data.fillna(data.mean(), inplace=True)


data.drop_duplicates(inplace=True)


```

Важно также учитывать контекст данных во время очистки. Например, в медицинских исследованиях пропуски могут иметь серьезные последствия, и к их обработке следует подходить особенно внимательно. Всегда задавайте себе вопрос: почему данные отсутствуют и как это может отразиться на результатах вашего анализа?

Вам может понравиться: