בתחום למידת מכונה, הכנת נתונים ממלאת תפקיד מכריע בהצלחת הכשרת מודל. בעת שימוש בספריית Pandas, ישנם מספר שלבים המעורבים בהכנת הנתונים לאימון מודל למידת מכונה. שלבים אלה כוללים טעינת נתונים, ניקוי נתונים, שינוי נתונים ופיצול נתונים.
השלב הראשון בהכנת הנתונים הוא לטעון אותם לתוך Pandas DataFrame. ניתן לעשות זאת על ידי קריאת הנתונים מקובץ או על ידי שאילתה למסד נתונים. Pandas מספקת פונקציות שונות כגון `read_csv()`, `read_excel()` ו-`read_sql()` כדי להקל על תהליך זה. לאחר טעינת הנתונים, הם מאוחסנים בפורמט טבלה, מה שמקל על מניפולציה וניתוח.
השלב הבא הוא ניקוי נתונים, הכולל טיפול בערכים חסרים, הסרת כפילויות והתמודדות עם חריגים. ניתן למלא ערכים חסרים באמצעות טכניקות כמו זקיפה ממוצעת או מילוי קדימה/אחורה. ניתן לזהות ולהסיר כפילויות באמצעות הפונקציות `duplicated()` ו-`drop_duplicates()`. ניתן לזהות חריגים באמצעות שיטות סטטיסטיות כגון ציון Z או הטווח הבין-רבעוני (IQR) וניתן לטפל בהם על ידי הסרתם או הפיכתם לערך מתאים יותר.
לאחר ניקוי הנתונים, השלב הבא הוא שינוי נתונים. זה כולל המרת משתנים קטגוריים לייצוגים מספריים, שינוי קנה מידה של משתנים מספריים ויצירת תכונות חדשות. ניתן לשנות משתנים קטגוריים באמצעות טכניקות כמו קידוד חד פעמי או קידוד תווית. ניתן לשנות את קנה המידה של משתנים מספריים באמצעות טכניקות כמו סטנדרטיזציה או נורמליזציה. ניתן ליצור תכונות חדשות על ידי שילוב תכונות קיימות או על ידי יישום פעולות מתמטיות עליהן.
לבסוף, יש לפצל את הנתונים למערכות הדרכה ובדיקות. זה נעשה כדי להעריך את הביצועים של המודל המאומן על נתונים בלתי נראים. ניתן להשתמש בפונקציית `train_test_split()` ב-Pandas כדי לפצל באופן אקראי את הנתונים לקבוצות אימון ובדיקות בהתבסס על יחס מוגדר. חשוב לוודא שהנתונים מפוצלים באופן שישמר את התפלגות משתנה היעד.
לסיכום, השלבים הכרוכים בהכנת נתונים לאימון מודל למידת מכונה באמצעות ספריית Pandas כוללים טעינת נתונים, ניקוי נתונים, טרנספורמציה של נתונים ופיצול נתונים. שלבים אלו חיוניים על מנת להבטיח שהנתונים יהיו בפורמט מתאים לאימון המודל ולהשגת תוצאות מהימנות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
- האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning