Типология данных, используемых в машинном обучении, лежит в основе понимания подходов к их сбору, обработке и анализу. Правильная классификация данных влияет на алгоритмические решения и эффективность моделей. В этой главе мы подробно рассмотрим основные типы данных, их характеристики и области применения.
Первым и самым распространённым типом являются структурированные данные. Это хорошо организованные данные, представленные в табличной форме, как, например, данные реляционных баз. Такие данные легко описать с помощью схем и таблиц, где строки – это записи, а столбцы – атрибуты записей. Примером может быть база данных клиентов, где каждый столбец содержит информацию о клиенте: имя, возраст, пол, адрес и так далее. Для работы с ними используют языки запросов, такие как SQL, что делает обработку достаточно простой. Для обучения моделей на структурированных данных часто применяются алгоритмы линейной регрессии, деревья решений и случайный лес.
Вторым типом являются неструктурированные данные. Это данные, которые не имеют заранее определённой схемы или структуры. Например, это текстовые документы, изображения и видео. Обработка и анализ неструктурированных данных требуют больше предварительной подготовки и могут быть использованы для решения более сложных задач. Примеры таких задач включают машинный перевод текстов, анализ настроений и обработку изображений с помощью свёрточных нейронных сетей. В случае анализа изображений данные могут быть представлены в виде массивов пикселей, где каждый пиксель имеет определённые значения RGB. Использование таких данных часто подразумевает применение методов глубокого обучения.
Полуструктурированные данные представляют собой промежуточный тип между структурированными и неструктурированными. Примерами полуструктурированных данных могут служить форматы XML и JSON. Эти данные имеют организованную форму, но не представляют собой строгую таблицу. Например, данные о пользователях социальных сетей могут содержать метаданные (имя, ссылка на профиль) и различные атрибуты (обложка, сообщения), которые могут варьироваться от одного пользователя к другому. Для работы с такими данными часто используются технологии парсинга, которые позволяют извлекать нужную информацию и затем преобразовывать её в структурированные или неструктурированные формы для дальнейшего анализа.
Важным аспектом работы с данными является их типизация. Существует несколько видов данных, таких как числовые, категориальные и текстовые. Числовые данные могут быть как целыми, так и вещественными и используются в различных регрессионных задачах. Категориальные данные представляют собой непеременные величины и могут быть порядковыми и номинальными. Например, цвет автомобиля (красный, синий, зелёный) будет номинальным, а оценка по шкале от 1 до 5 – порядковым. Текстовые данные, как уже упоминалось, представляют собой неструктурированную информацию и требуют специализированных методов обработки, таких как BERT или Word2Vec для векторизации.
Также существуют временные ряды – это последовательность данных, собранных или измеренных на протяжении времени. Например, данные о потоках пользователей на сайте могут быть собраны в виде временных рядов и затем анализироваться для составления прогнозов. Для работы с временными рядами применяются специфические модели, такие как ARIMA или LSTM.
Помимо типизации данных, важно учитывать особенности их масштабирования и нормализации. Структурированные и числовые данные могут требовать нормализации, чтобы привести их к схожему масштабу, что улучшает качество обучаемых моделей. Для этого часто используются методы, такие как масштабирование по минимальному и максимальному значению или нормализация по Z-оценке. Нормализация не применяется к категориальным данным, и в таких случаях используется кодирование, например, одноразовое кодирование.
В заключение, понимание типов данных и их особенностей критически важно для разработки моделей машинного обучения. Основное внимание следует уделять не только сбору и предварительной обработке данных, но и их типам, а также каждому аспекту анализа и возможным методам интеграции в модели. Знание особенностей и возможностей разных типов данных может значительно повысить эффективность обучаемых систем и привести к более точным результатам.