Algoritmen in machinaal leren kunnen gegevens verzamelen, opslaan en analyseren en een waardevol resultaat genereren. Met deze hulpmiddelen kunt u de toestand evalueren met behulp van gecompliceerde en geclusterde gegevens. U kunt ook zeggen dat machine learning verschillende hulpmiddelen biedt om complexe gegevens te begrijpen door segmentatie en vereenvoudiging. Daarnaast stelt het u in staat om uw zakelijke taken te automatiseren en betere beslissingen te nemen door middel van georganiseerde gegevens.

Zeker, bij machine learning werken gegevens als brandstof. U voert nieuwe gegevens in het machine learning model in, en het genereert het gewenste resultaat door alle vereiste gegevens te analyseren. Het algoritme zal relevante gegevens gebruiken voor de resultaten. Daarom is het essentieel om de gegevens consequent te verfijnen. Verfijning zal helpen om de irrelevante en verouderde gegevens uit de datasets te verwijderen. U hebt die gegevens niet langer nodig om invloed te hebben op de output.

De irrelevante gegevens in een algoritme zullen de uitkomst beïnvloeden en de nauwkeurigheid en de succeskans van het model beïnvloeden. Daarom is het verwijderen van irrelevante gegevens essentieel om het resultaat efficiënter te maken. Dit verduidelijkt bijgevolg het belang van dataschoning bij machinaal leren. Omdat data scientists niet vaak over dit onderwerp praten, weten beginners niet waarom en hoe ze ongewenste data moeten verwijderen. Dit maakt het veeleisend voor beginners om efficiëntie en nauwkeurigheid in hun resultaten te brengen. Daarom hebben we deze uitgebreide gids voor u gemaakt om u te helpen.

Gegevens opschonen

Data cleaning verwijst naar het verwijderen van irrelevante gegevens in het model. Het proces verwijdert de onnauwkeurigheid van de output door de ongewenste gegevens te verwijderen. Het zorgt er ook voor dat de gegevens consistent, correct en bruikbaar zijn. U kunt het proces van gegevensopschoning beginnen door de fouten te identificeren en de problemen op te lossen door de gegevens te wissen. U moet de ongewenste gegevens opschonen met behulp van hulpmiddelen zoals Python. Deze tool zal u helpen de code te schrijven en de gegevens te elimineren. Naast het gebruik van een programmeertaal om de code voor het opschonen van gegevens te interpreteren, moet je de gegevens ook handmatig verwijderen. Houd in gedachten dat het belangrijkste doel van het opschonen van gegevens het verwijderen van de fout is die het resultaat beïnvloedt. Wanneer u begint met het opschonen van de gegevens, is het proces misschien veeleisend, maar het resultaat is opmerkelijk.

Stappen voor gegevensopschoning

De eerste stap bij het opschonen van gegevens is het vaststellen van uw doelstellingen. U kunt uw taken niet uitvoeren als u geen idee hebt van uw verwachtingen. Zodra u uw doelen kent, kunt u een plan opstellen om ze te bereiken. In dit geval is uw hoofddoel de nauwkeurigheid te brengen en de fouten te verwijderen. Tijdens het plannen, kiest u de te volgen strategie. Beginnen met het focussen op top metrics zou de beste beslissing zijn. Echter, je moet een paar vragen stellen om de juiste metrieken te vinden.

• Wat zou de hoogste metriek zijn om het gewenste resultaat te bereiken?
• Wat zijn uw verwachtingen van het opschonen van de data?

Zodra u uw reden voor data cleaning begrijpt, kunt u de volgende stappen volgen:

Identificeer de fouten

Voordat u de fouten herstelt en de output van het model nauwkeuriger maakt, moet u ze eerst identificeren. Het vinden van de fouten zal u helpen de optimale oplossing te vinden in een minimum van tijd. Het evalueren van volledige gegevens kan echter intimiderend zijn en kan de werking van de modellen beïnvloeden. Houd dus een lijst bij van alle datasets waarin u meer fouten tegenkomt. Door de gegevens bij te houden, kunt u het proces van het identificeren en oplossen van corrupte of onjuiste gegevens vereenvoudigen.

Standaardiseer het proces

Tijdens het opschonen van de gegevens, moet u ook herkennen of de fout te wijten is aan een onjuiste waarde. Elke gegevenswaarde moet een gestandaardiseerd formaat hebben. U moet bijvoorbeeld de kleine en hoofdletters van de tekenreeksen controleren of de eenheid van de numerieke waarden meten. Soms beschouwt het model de gegevens als onnauwkeurig vanwege dergelijke typefouten en een verkeerde voorstelling van zaken.

Zorg ervoor dat de gegevens nauwkeurig zijn

Nadat u de database hebt geanalyseerd om de gegevens op te schonen, moet u de nauwkeurigheid van de gegevens bevestigen met behulp van verschillende tools. U moet investeren in gegevenstools om het opschoonproces te stroomlijnen en te versnellen. De meeste van deze tools maken gebruik van een machine-learning algoritme om de juiste gegevens te identificeren en deze in real-time op te schonen. Vervolgens heeft dit een positieve invloed op de nauwkeurigheid van het model en genereert het de beste resultaten.

Controleer op dubbele gegevens

Dubbele gegevens veroorzaken misschien geen fouten, maar kosten veel tijd voor het resultaat. U kunt dit probleem echter oplossen door tijdens de gegevensanalyse de duplicaten te identificeren. Zoek naar data-analysetools voor het opschonen van gegevens van duplicaten. Kies een geautomatiseerd hulpmiddel om de dubbele gegevens te analyseren en te verwijderen.

Evalueer de gegevens

Nadat u de ongewenste en dubbele gegevens hebt geïdentificeerd, gestandaardiseerd en verwijderd, voegt u de gegevens toe aan de database met behulp van hulpprogramma’s van derden. Deze tools verzamelen de gegevens van het model van de eerste partij, schonen de gegevens op en geven volledige informatie over de nauwkeurigheid van de gegevens. Zodra u de gegevens hebt opgeschoond met deze bronnen van derden, gebruikt u ze voor nauwkeurige bedrijfsanalyses.

Bespreek het met uw team

Als u deze methoden met uw team deelt, zorgt u voor consistentie en nauwkeurigheid in minder tijd. Wanneer u uw team samenbrengt om deze nieuwe protocollen te promoten, zult u het team versterken. Leid uw team door het ontwikkelen van het data cleaning plan en deel het met hen. Dit brengt nauwkeurigheid in de modellen en versnelt het proces van gegevensopschoning.

Belang van data cleaning

Net als bij veel andere bedrijven, is data ook in uw bedrijf van centraal belang. Met nauwkeurige gegevens kunt u uw bedrijfsvoering verbeteren en betere beslissingen nemen. Bijvoorbeeld, u bent een bezorgbedrijf, en uw bedrijf is afhankelijk van het adres van uw klanten. Om de gegevens accuraat te houden, moet u de database consequent bijwerken. Omdat veel klanten in de stad naar een nieuwe buurt kunnen verhuizen, moet u de gegevens regelmatig bijwerken. Als uw gegevens onnauwkeurig en verouderd zijn, zullen uw werknemers fouten maken bij het uitvoeren van zakelijke taken. Richt u daarom op het bijwerken van de nieuwe gegevens en het opschonen van de oude gegevens. Hier zijn enkele voordelen van data cleaning voor uw bedrijf:

• Kosteneffectieve techniek
• Vermindert risico’s op fouten
• Verbetert klantenwerving
• Verhoogt naadloze gegevens
• Stelt u in staat een betere beslissing te nemen
• Verhoogt de productiviteit van de werknemers

Conclusie

Data cleaning is een effectieve techniek om de nauwkeurigheid van het machine learning model te verbeteren. Veel bedrijven slagen er niet in om ongewenste gegevens uit de database van hun model op te schonen. In deze gids hebben we besproken hoe u de efficiëntie van uw machine learning-dataset kunt verfijnen en verbeteren en fouten kunt verminderen.