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.

Machine Learning продолжит расти и влиять на бизнес-процессы. Бизнес получит пользу от технологии, если соберёт основу — точные данные. Количество и качество информации влияет на результаты ML.

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

Алгоритмы — это математические вычисления, которые принимают и корректируют входные данные. Алгоритмы справедливо назвать «мозгом» машинного обучения.

Модель определяет взаимосвязь между входными данными (признаками) и информацией, которую дата сайентисты пытаются предсказать — маркированными данными (доказательствами). К маркированным относят, например, площадь дома или количество продаж за день.

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

Обучение в ML — корректировка модели на основе поступающей информации. Процесс заканчивается, когда дата сайентисты уверены в точности предсказаний модели. В итоге появляется новая информация, которая актуальна в бизнес-среде.

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.

Big Data — основа для платформ и приложений ML, без которой не будет уверенного результата. Обработанная, очищенная и структурированная информация — обязательное условие для успеха решения задач машинного обучения.

Этапы машинного обучения

Стандартный процесс ML улучшает клиентский опыт, усиливает персонализацию, сегментацию, прогнозирование оттока клиентов и аналитику. Для машинного обучения компании выбирают платформы клиентских данных, которые собирают достаточно информации о клиентах. Например, Altcraft Platform объединяет разные источники сведений в едином окне.

Единый цифровой профиль клиента в Altcraft Platform

Три фазы машинного обучения

Фаза №1. Это обработка входных данных, которая происходит до получения подготовленного набора информации, или надёжной основы, как упоминалось выше. Сначала определяют источники информации. После работают технологии, которые умеют быстро обрабатывать, проверять и очищать объёмы данных.

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.

Фаза №2. Здесь окупаются затраты времени и ресурсов на очистку данных на первом этапе. Начинают работать алгоритмы машинного обучения, для которых сведения становятся «тестовыми наборами». Такие комплекты появляются постоянно, поэтому процесс повторяется. Чем больше набор данных, тем лучше модель учится. Дата сайентисты проверяют результаты в течение всего процесса. Наблюдают за реакцией модели на новую тестовую информацию и подтверждают, что предсказания релевантные.

Фаза №3. Начинается, когда на предыдущем уровне модель показала надёжность. В третьей фазе начинается «производство»: ML работает с данными в режиме real-time, даёт прогнозы и влияет на бизнес-решения.

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

На первом шаге информация собирается из разных источников: баз данных, датчиков, платформ, соцсетей и других. Нужна релевантная и надёжная информация со сценариями и проблемами, которые решают модели ML.

Подготовка данных о клиентах для проектов машинного обучения — не всегда простая задача. Особенно с разрозненными источниками информации вне и внутри организации. Для точности выберите данные, которые с большей вероятностью доведут до цели — предсказания для решения бизнес-задачи. Это не просто возможность реагировать на брошенные корзины или выдавать рекомендации, не сбор последней информации и её усреднение, а предсказание будущего.

Для брендов входные данные включают сведения о веб-активности, покупках и взаимодействии со службой поддержки, поведении пользователей в мобильных приложениях.

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.

Также с учётом новых правил (GDPR и других) компании должны получать согласие на использование персональных данных. Убедитесь, что информация для машинного обучения собирается правильно и законно.

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.

Специальные расширения на стороне клиента манипулируют данными и стандартизируют в источнике информацию, которая не подходят для ML. Правильно делать это в браузере клиента по мере поступления сведений со стороны сервера.

Спецификации событий — проверка качества входящих наборов данных в real-time режиме. Запускается, когда возникают новые события. За минуты тестируется чистота информации и соответствие требованиям ML.

Основа данных для машинного обучения и бизнеса

Надёжные данные пригодятся не только для работы машинного обучения. Точная и проверенная информация — это обоснованные data-driven решения. Если вести бизнес без опоры на данные, риск финансовых потерь увеличивается.

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.

Также без правильного сбора, организации и управления информацией бизнес не будет соответствовать требованиям GDPR и CCPA.

Работайте с данными грамотно в Altcraft Platform. Храните информацию в безопасности в одном окне на вашем сервере. Повышайте лояльность и уровень продаж. В платформе также доступен ML модуль — Best Send Time. Вы сможете настроить отправку писем таким образом, что ваши клиенты будут получать сообщения в удобное для них время. Это значительно повысит вовлечённость подписчиков.

Источник: Tealium