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Algoritmos na aprendizagem de máquinas podem reunir, armazenar e analisar dados e gerar um resultado valioso. Estas ferramentas permitem avaliar a condição usando dados complicados e agrupados. Você também pode dizer que a aprendizagem de máquinas oferece diferentes ferramentas para entender dados complexos através da segmentação e simplificação. Além disso, ele permite automatizar suas tarefas empresariais e tomar melhores decisões através de dados organizados.

Certamente, na aprendizagem de máquinas, os dados funcionam como combustível. Você insere novos dados no modelo de aprendizagem da máquina e ele gera o resultado desejado, analisando todos os dados necessários. O algoritmo utilizará dados relevantes para os resultados. Portanto, é essencial refinar os dados de forma consistente. O refino ajudará a remover os dados irrelevantes e desatualizados dos conjuntos de dados. Você não precisa mais desses dados para ter um impacto sobre o resultado.

Os dados irrelevantes em um algoritmo influenciarão o resultado e afetarão a precisão e a taxa de sucesso do modelo. Portanto, a remoção dos dados irrelevantes é essencial para trazer eficiência ao resultado. Consequentemente, isto esclarece a importância da limpeza dos dados na aprendizagem da máquina. Como os cientistas de dados não conversam sobre este tópico com freqüência, os iniciantes desconhecem o porquê e como remover dados indesejados. Isto torna exigente para os iniciantes trazer eficiência e precisão aos seus resultados. Portanto, trouxemos a você este guia abrangente para ajudá-lo.

Limpeza de dados

Limpeza de dados refere-se a se livrar de dados irrelevantes em todo o modelo. O processo remove a imprecisão da saída, limpando os dados indesejados. Ele também garante que os dados sejam consistentes, corretos e utilizáveis. Você pode iniciar o processo de limpeza dos dados identificando os erros e resolvendo os problemas apagando os dados. Você tem que limpar os dados indesejados com a ajuda de ferramentas como o Python. Esta ferramenta o ajudará a escrever o código e a eliminar os dados. Além de usar uma linguagem de programação para interpretar o código de limpeza de dados, você também tem que remover manualmente os dados. Tenha em mente que o objetivo principal da limpeza de dados é remover o erro que está afetando o resultado. Portanto, quando você começa a limpar os dados, você pode achar o processo exigente, mas o resultado é notável.

Passos para a limpeza dos dados

O primeiro passo para a limpeza de dados seria identificar seus objetivos. Você não pode realizar suas tarefas se não tiver a menor idéia de suas expectativas. Uma vez que você conheça seus objetivos, você pode estabelecer um plano para atingi-los. Neste caso, seu objetivo principal é trazer precisão e remover os erros. Durante o planejamento, você escolherá a estratégia a ser seguida. Começar por se concentrar nas métricas de topo seria a melhor decisão. Entretanto, você deve fazer algumas perguntas a fim de encontrar a métrica correta.

Qual seria a métrica mais alta para alcançar o resultado desejado?
Quais são suas expectativas em relação à limpeza dos dados?

Uma vez entendido o motivo da limpeza dos dados, você pode seguir estes passos:

Identificar os erros

Antes de corrigir o erro e trazer precisão na saída do modelo, você precisa identificá-lo primeiro. Encontrar os erros ajudará você a encontrar a solução ideal em um tempo mínimo. Entretanto, avaliar dados completos pode ser intimidante e pode afetar as funções dos modelos. Portanto, mantenha um registro de todos os conjuntos de dados onde você encontrar mais erros. A manutenção dos registros permite simplificar o processo de identificação e solução de dados corrompidos ou incorretos.

Padronizar o processo

Ao limpar os dados, você também tem que reconhecer se o erro é devido a um valor incorreto. Cada valor de dado deve estar em um formato padronizado. Por exemplo, você deve verificar os casos inferior e superior das cordas ou medir a unidade dos valores numéricos. s vezes o modelo considera os dados imprecisos devido a tais erros de digitação e deturpações.

Assegurar a Precisão dos Dados

Depois de analisar a base de dados para a limpeza dos dados, confirmar a exactidão dos dados utilizando diferentes ferramentas. É necessário investir em ferramentas de dados para racionalizar e agilizar o processo de limpeza. A maioria destas ferramentas utiliza um algoritmo de aprendizagem por máquina para identificar os dados apropriados e limpá-los em tempo real. Posteriormente, tem um impacto positivo na precisão do modelo e gera os melhores resultados.

Verificar a existência de dados duplicados

A duplicação de dados pode não causar qualquer erro, mas consome muito tempo para o resultado. Contudo, é possível resolver este problema identificando as duplicatas durante a análise dos dados. Procure ferramentas analíticas de dados para a limpeza de dados a partir de duplicados. Escolha uma ferramenta automatizada para analisar e remover os dados duplicados.

Avaliar os dados

Depois de identificar, normalizar, e remover os dados indesejados e duplicados, anexar os dados com a base de dados utilizando ferramentas de terceiros. Estas ferramentas irão acumular os dados do modelo de primeira parte, limpar os dados e fornecer informações completas sobre a exactidão dos dados. Uma vez limpos os dados com estas fontes de terceiros, utilizá-los-ão para uma análise empresarial precisa.

Discuta com a sua equipa

A partilha destes métodos com a sua equipa trará consistência e precisão em menos tempo. Quando ligar a sua equipa para promover estes novos protocolos, irá fortalecer a equipa. Faça laçar a sua equipa desenvolvendo o plano de limpeza de dados e partilhe-o com eles. Consequentemente, traz precisão aos modelos e acelera o processo de limpeza de dados.

Importância da Limpeza de Dados

Como muitas empresas, os dados também podem ser a importância central no seu negócio. Com dados exactos, pode melhorar as suas operações comerciais e tomar melhores decisões. Por exemplo, é um negócio de entregas, e o seu negócio depende do endereço dos seus clientes. Para manter os dados exactos, deve actualizar consistentemente a base de dados. Como muitos clientes da cidade podem mudar para um novo bairro, deve actualizar os dados regularmente. Se os seus dados estiverem incorrectos e desactualizados, os seus funcionários cometerão erros na execução de tarefas empresariais. Portanto, concentre-se na actualização dos novos dados e na limpeza dos dados antigos. Eis alguns benefícios da limpeza de dados para o seu negócio:

  • Técnica rentável
  • Reduz os riscos de erros
  • Melhora a aquisição de clientes
  • Aumentar os dados sem costura
  • Permitindo-lhe tomar uma melhor decisão
  • Impulsionar a produtividade dos empregados

Conclusão

A limpeza de dados é uma técnica eficaz para melhorar a precisão do modelo de aprendizagem da máquina. Muitas empresas não conseguem limpar dados indesejados da base de dados do seu modelo. Neste guia, discutimos como poderia refinar e melhorar a eficiência do seu conjunto de dados de aprendizagem da máquina e reduzir o erro.