Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Артем Демиденко

Окунитесь в мир данных с книгой "Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка". Эта фундаментальная работа предлагает уникальную возможность взглянуть на хранение и обработку данных через призму новейших технологий. Каждая глава раскрывает секреты ключевых процессов работы с данными: от их сбора до финального формирования в удобные для обучающих моделей форматы. Узнайте, почему высокое качество данных – это основа успеха в разработке моделей, как правильно определять цели и выбирать стратегически верные методы обработки текстовых, изображенческих и временных рядов, и как автоматизировать процессы даже при минимальных ресурсах. Автор подробно освещает этичные и юридические аспекты работы с данными, акцентируя внимание на важности очистки, разметки и нормализации. Эта книга станет вашим надежным проводником в сложной, но захватывающей сфере машинного обучения, открывая перед вами перспективы успешного управления данными. Обложка: Midjourney – Лицензия

Артем Демиденко

Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Введение

В данной книге точки, использованные в коде в начале строки (….), служат лишь для наглядности и обозначают количество пробелов, которые следует вставить в код. В реальной работе с кодом точки заменяются пробелами.

Современный мир движется в сторону использования данных как основного ресурса, и в этой новой реальности особую роль играет машинное обучение. Успех алгоритмов машинного обучения, от простых моделей до сложных нейронных сетей, напрямую зависит от качества и объема доступных для обучения данных. В этой главе мы разберем ключевые аспекты работы с данными: их сбор, очистку и разметку. Читателям будут представлены не только теоретические основы, но и практические примеры и советы, которые помогут эффективно организовать каждый этап.

Начнем с определения данных в контексте машинного обучения. Данные – это факты и цифры, которые помогают в анализе и принятии решений. В машинном обучении мы работаем не просто с любыми данными, а с метаданными, которые позволяют моделям учиться на основании предыдущего опыта. Например, если мы создаем модель для предсказания цен на жилье, данные могут включать информацию о местоположении, количестве комнат, состоянии ремонта и даже времени покупки. Таким образом, сложно переоценить важность правильного выбора данных; именно качество этих данных часто определяет успешность алгоритма.

Перейдем к этапу сбора данных. За последние годы разработано множество методов и инструментов для автоматизации этого процесса. Можно начать с веб-скрапинга, особенно если вы работаете с общедоступными данными. Но не забывайте о правовых аспектах и политике конфиденциальности при сборе информации. Например, библиотека Python `BeautifulSoup` отлично подходит для извлечения данных из HTML-страниц. Вот краткий код, демонстрирующий, как начать этот процесс:

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = soup.find_all('div', class_='data-class')

for item in data:

....print(item.text)

```

Однако не всегда возможно собрать необходимые данные самостоятельно. В таких случаях могут быть полезны открытые наборы данных. Многие организации, такие как Kaggle или UCI Machine Learning Repository, предлагают доступ к большому количеству качественных наборов данных для различных задач. Работая с открытыми данными, важно тщательно проверять их достоверность и актуальность.

После сбора данных наступает важный этап очистки. Часто данные содержат ошибки, пропуски и шум, что может искажать результаты машинного обучения. Очистка данных – критически важный процесс. Он включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропусков и устранение выбросов. Один из подходов к заполнению пропусков – использование средних значений или медиан, но иногда более сложные методы, такие как регрессионные модели для предсказания недостающих значений, могут дать лучший результат. Пример использования библиот