Как правильно собирать данные для Machine Learning моделей

Значение машинного обучения (Machine Learning) растёт. Кто быстрее осваивает ML, тот получает преимущества над конкурентами. Компании часто покупают технологии, чтобы разработать стратегии, но не оценивают готовность данных.

Используйте машинное обучение на полную мощность

Для работы моделей машинного обучения понадобится достаточное количество релевантных данных. Чем лучше информация, тем продуктивнее работает ML. С неточными, неполными и противоречивыми данными модель выдаёт неправильные результаты. Проверяйте качество информации перед использованием.

Точность прогнозов модели влияет на принятие решений и рост показателей бизнеса. С корректными данными уменьшается риск погрешностей. Если исходные сведения необъективные по отношению к группе N, итог тоже окажется предвзятым. Для машинного обучения нужны разные и репрезентативные наборы сведений.

Модели ML опираются на базу информации, чтобы продолжать обучаться и совершенствоваться. Новые сведения нужны для адаптации и корректировки прогнозов с учётом новых тенденций и закономерностей.

Термины технологии машинного обучения

Наборы используются для обучения моделей. Чем больше информации, тем точнее прогнозирование.

К примеру, распознавание лиц работает, потому что модель обучена на тысячах фотографий и примерах из жизни. Если соцсеть заявляет, что распознает человека на фото «в большинстве случаев», то такой результат успешный.

Этапы машинного обучения

Единый цифровой профиль клиента в Altcraft Platform

Три фазы машинного обучения

Этот этап называют «очисткой данных», и на него уходит большая часть времени и усилий дата сайентистов. Когда входная информация неправильно отформатирована или поступила без нужного контекста, обучение неполноценное: модель не выдаст точных результатов.

Цепочка поставок данных в машинном обучении

Цепочка поставки данных — это сбор, обработка и преобразование данных в основу, которую алгоритмы машинного обучения берут для прогнозов и решений. Точность моделей ML зависит от качества и количества данных в цепочке.

Шаг 1: Сбор

Сценарии, в которых информацию не так просто получить, дополняют слоем информацией (Data Layer) из слоя хоста (Hosted Data Layer). Статические данные работают как дополнение динамического слоя данных на странице сайта, где информацию собирают в режиме real-time.

Шаг 2: Стандартизация и нормализация

После сбора данные стандартизируют и преобразовывают в формат, который умеют обрабатывать алгоритмы машинного обучения. Приводят к единообразию независимо от источника или типа. Удаляются дубликаты, неактуальные сведения, заполняют недостающие значения. Данные преобразуют в стандартный формат: CSV или JSON, который умеют обрабатывать алгоритмы машинного обучения.

Для точных результатов алгоритмам машинного обучения нужна последовательная и единообразная информация. Иначе появляются ошибки или смещение в моделях. Например, если данные содержат недостающие значения или несовместимые форматы, алгоритмы ML выдадут неточные или ненадёжные прогнозы.

На этап очистки и нормализации «грязных» данных у дата сайентистов уходят десятки часов. Даже приходится принимать решения по неполной и некорректной информации, которую исследователи не всегда понимают.

Основа данных для машинного обучения и бизнеса

Полная и точная информация о клиентах подскажет, как адаптировать продукты, услуги и контент в каналах продвижения, чтобы удовлетворить потребности клиентов.

Основа данных приводит к росту бизнеса, упрощает автоматизацию повторяющихся задач и освобождает время сотрудников, которые начинают заниматься стратегиями, а не рутиной. В итоге растёт производительность, экономится бюджет и увеличивается рентабельность. С данными проще выявлять тенденции и закономерности в бизнес-сфере и быстрее реагировать на изменения на рынке: запускать новые продукты, услуги и принимать обоснованные решения.