Gli algoritmi di apprendimento automatico possono raccogliere, memorizzare e analizzare i dati e generare un risultato prezioso. Questi strumenti permettono di valutare la condizione utilizzando dati complicati e raggruppati. Si può anche dire che l’apprendimento automatico offre diversi strumenti per comprendere dati complessi attraverso la segmentazione e la semplificazione. Oltre a questo, consente di automatizzare le attività aziendali e prendere decisioni migliori attraverso dati organizzati.

Certamente, nel machine learning, i dati funzionano come carburante. Si inseriscono nuovi dati nel modello di apprendimento automatico, ed esso genera il risultato desiderato, analizzando tutti i dati richiesti. L’algoritmo utilizzerà i dati rilevanti per i risultati. Pertanto, è essenziale raffinare i dati in modo coerente. Il raffinamento aiuterà a rimuovere i dati irrilevanti e obsoleti dai set di dati. Non è più necessario che quei dati abbiano un impatto sull’output.

I dati irrilevanti in un algoritmo influenzano il risultato e influenzano la precisione e il tasso di successo del modello. Pertanto, rimuovere i dati irrilevanti è essenziale per portare efficienza al risultato. Di conseguenza, questo chiarisce l’importanza della pulizia dei dati nell’apprendimento automatico. Poiché gli scienziati dei dati non conversano spesso su questo argomento, i principianti non sanno perché e come rimuovere i dati indesiderati. Questo rende impegnativo per i principianti portare efficienza e precisione ai loro risultati. Pertanto, vi abbiamo portato questa guida completa per assistervi.

Pulizia dei dati

La pulizia dei dati si riferisce all’eliminazione dei dati irrilevanti in tutto il modello. Il processo rimuove l’imprecisione dell’output eliminando i dati indesiderati. Assicura anche che i dati siano coerenti, corretti e utilizzabili. Potete iniziare il processo di pulizia dei dati identificando gli errori e risolvendo i problemi eliminando i dati. Dovete pulire i dati indesiderati con l’aiuto di strumenti come Python. Questo strumento vi aiuterà a scrivere il codice ed eliminare i dati. Oltre a usare un linguaggio di programmazione per interpretare il codice di pulizia dei dati, dovete anche rimuovere manualmente i dati. Tenete a mente che lo scopo principale della pulizia dei dati è rimuovere l’errore che sta influenzando il risultato. Pertanto, quando si inizia a pulire i dati, si potrebbe trovare il processo impegnativo, ma il risultato è notevole.

Passi per la pulizia dei dati

Il primo passo per la pulizia dei dati sarebbe identificare i vostri obiettivi. Non potete realizzare i vostri compiti se non avete idea delle vostre aspettative. Una volta che conoscete i vostri obiettivi, potete impostare un piano per raggiungerli. In questo caso, il vostro obiettivo principale è quello di portare accuratezza e rimuovere gli errori. Durante la pianificazione, sceglierete la strategia da seguire. Iniziare a concentrarsi sulle metriche più importanti sarebbe la decisione migliore. Tuttavia, è necessario porsi alcune domande per trovare le metriche giuste.

Quale sarebbe la metrica più alta per raggiungere il risultato desiderato?
Quali sono le vostre aspettative dalla pulizia dei dati?

Una volta capito il motivo della pulizia dei dati, si possono seguire questi passi:

Identificare gli errori

Prima di correggere l’errore e portare accuratezza nell’output del modello, è necessario identificarlo prima. Trovare gli errori vi aiuterà a trovare la soluzione ottimale in un tempo minimo. Tuttavia, valutare i dati completi può essere intimidatorio e potrebbe influenzare le funzioni dei modelli. Quindi, tenete un registro di tutti i set di dati in cui incontrate più errori. Mantenere i registri vi permette di semplificare il processo di identificazione e risoluzione dei dati corrotti o errati.

Standardizzare il processo

Mentre pulite i dati, dovete anche riconoscere se l’errore è dovuto a un valore errato. Ogni valore di dati dovrebbe essere in un formato standardizzato. Per esempio, dovete controllare i casi inferiori e superiori delle stringhe o misurare l’unità dei valori numerici. A volte il modello considera i dati imprecisi a causa di tali errori di battitura e di rappresentazione.

Assicurare l’accuratezza dei dati

Dopo aver analizzato il database per la pulizia dei dati, confermate l’accuratezza dei dati utilizzando diversi strumenti. È necessario investire in strumenti di dati per semplificare e velocizzare il processo di pulizia. La maggior parte di questi strumenti utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per identificare i dati appropriati e pulirli in tempo reale. Di conseguenza, ha un impatto positivo sull’accuratezza del modello e genera i migliori risultati.

Controllare i dati duplicati

I dati duplicati potrebbero non causare alcun errore, ma consumano molto tempo per il risultato. Tuttavia, è possibile risolvere questo problema identificando i duplicati durante l’analisi dei dati. Cercate strumenti di analisi dei dati per la pulizia dei dati dai duplicati. Scegliete uno strumento automatizzato per analizzare e rimuovere i dati duplicati.

Valutare i dati

Dopo aver identificato, standardizzato e rimosso i dati indesiderati e duplicati, aggiungi i dati al database usando strumenti di terze parti. Questi strumenti accumuleranno i dati dal modello di prima parte, puliranno i dati e forniranno informazioni complete sull’accuratezza dei dati. Una volta puliti i dati con queste fonti di terze parti, usateli per un’accurata analisi aziendale.

Discutete con il vostro team

Condividere questi metodi con il tuo team porterà coerenza e precisione in meno tempo. Quando collegate il vostro team per promuovere questi nuovi protocolli, rafforzerete la squadra. Metti in loop il tuo team sviluppando il piano di pulizia dei dati e condividilo con loro. Di conseguenza, porta accuratezza ai modelli e accelera il processo di pulizia dei dati.

Importanza della pulizia dei dati

Come molte aziende, i dati potrebbero essere l’importanza centrale anche nella tua attività. Con dati accurati, puoi migliorare le tue operazioni commerciali e prendere decisioni migliori. Per esempio, sei un’azienda di consegne e la tua attività dipende dall’indirizzo dei tuoi clienti. Per mantenere i dati accurati, dovresti aggiornare costantemente il database. Poiché molti clienti in città potrebbero spostarsi in un nuovo quartiere, dovresti aggiornare i dati regolarmente. Se i tuoi dati sono imprecisi e non aggiornati, i tuoi dipendenti commetteranno degli errori quando eseguono i compiti aziendali. Pertanto, concentrati sull’aggiornamento dei nuovi dati e sulla pulizia dei vecchi dati. Ecco alcuni vantaggi della pulizia dei dati per il vostro business:

• Tecnica efficace dal punto di vista dei costi
• Riduce i rischi di errori
• Migliora l’acquisizione dei clienti
• Aumenta i dati senza soluzione di continuità
• Permette di prendere una decisione migliore
• Aumentando la produttività dei dipendenti

Conclusione

La pulizia dei dati è una tecnica efficace per migliorare la precisione del modello di apprendimento automatico. Molte aziende non riescono a pulire i dati indesiderati dal database del loro modello. In questa guida, abbiamo discusso come è possibile raffinare e migliorare l’efficienza del vostro dataset di machine learning e ridurre gli errori.