Datentypen für maschinelles Lernen und Data Science verstehen

Maschinelles Lernen (ein Teilbereich der KI) zielt darauf ab, Computer so zu programmieren, dass sie wie Menschen lernen und wachsen. Maschinelles Lernen kann praktisch jede Aktivität automatisieren, die mithilfe eines aus Daten entwickelten Modells oder Regelsatzes gelöst werden kann. Es ist entscheidend, ein solides Verständnis der verschiedenen Datentypen zu haben, um die Daten in Vorbereitung auf die Verwendung mit ML-Algorithmen zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Damit Maschinen Muster in Daten erkennen können, müssen diese zunächst in eine digitale Repräsentation übersetzt werden. Auf diese Weise können wir die effektivsten Modelle auswählen, die die zugrunde liegenden Muster schnell und genau identifizieren können. Die Kenntnis der verschiedenen Datenformate ermöglicht die Auswahl der am besten geeigneten Vorverarbeitungs- und Konvertierungsmethoden. Es wird uns auch ermöglichen, erstklassige Visualisierungen durchzuführen und bisher unbekannte Informationen zu enthüllen.

Warum Machine-Learning-Datensätze so wichtig sind

Die Datenanalyse mit maschinellen Lernalgorithmen kann sich im Laufe der Zeit verbessern, aber nur, wenn sie mit qualitativ hochwertigem Input gespeist werden. Ein echtes Verständnis des maschinellen Lernens erfordert die Vertrautheit mit den Daten, auf denen es basiert. Die Bedeutung dieser Informationen erfordert eine sorgfältige und sichere Handhabung und Aufbewahrung. Das Verständnis der verschiedenen Arten von Daten, die mit dieser Aktivität verbunden sind, ist entscheidend für die Anwendung der geeigneten Methoden und die Bereitstellung genauer Ergebnisse. Ich möchte auf die verschiedenen Formen von Daten eingehen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden.

Numerische Daten / Quantitative Daten

Quantitative oder numerische Daten umfassen Dinge wie Körpermaße und monatliche Telefonrechnungen. Wenn Sie versuchen, die Zahlen zu mitteln oder sie in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge anzuordnen, wissen Sie, dass die Daten numerisch sind. Es gibt zwei Arten von digitalen Informationen: diskrete und kontinuierliche.

Bei diskreten Daten werden die Informationen durch “Ganzzahlen” dargestellt, d.h. Zahlen ohne Dezimalstellen.

Bei kontinuierlichen Daten werden die Werte als Ganzzahlen (oder deren Dezimaldarstellungen) dargestellt.

Qualitative Daten/kategorische Daten

Qualifizieren wird verwendet, um Daten zu kategorisieren. Kategoriale Daten sind Informationen, die typischerweise Klassen definieren. Kategoriale Daten helfen einem maschinellen Lernmodell, die Datenverarbeitung zu beschleunigen, indem Personen oder Konzepte mit ähnlichen Eigenschaften kategorisiert werden. Um qualitative Informationen weiter zu analysieren, können wir sie in zwei Kategorien unterteilen: nominal und ordinal.

Daten, die keinen Zahlen- oder Ordinalwert haben, werden als Nominaldaten bezeichnet. Diese Daten weisen kein erkennbares Muster auf, sondern enthalten Zufallszahlen, die über mehrere Kategorien verteilt sind.

Zahlen in Ordinaldaten werden auf sinnvolle Weise dargestellt, z. B. in einer natürlichen Reihenfolge basierend auf ihrer Position auf einer Skala.

Wenn Sie ordinale Daten mit nominalen Daten vergleichen, werden Sie feststellen, dass letzteren jede Ordnung fehlt, während erstere dies tun. Ordnungsdaten können nur zur Betrachtung von Sequenzen verwendet werden und sind daher für statistische Zwecke unbrauchbar. Wir können mit diesen Daten keine Rechenoperationen durchführen, aber sie sind nützlich für Beobachtungszwecke wie die Messung der Kundenzufriedenheit, des Vergnügens usw.

Textdaten

Beim Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen besteht die Texteingabe aus allem, von einem einzelnen Wort bis hin zu einem ganzen Artikel. Es enthält Textmaterial, das aus vielen Wörtern besteht, die zusammengenommen einen Sinn ergeben. Zu erkennen, dass jedes Wort mehrere Bedeutungen und Assoziationen mit anderen Wörtern haben kann, und den breiteren Kontext und die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in einem Satz zu verstehen, ist die wichtigste Eigenschaft.

Zeitreihendaten

Diese Daten werden als Liste von aufeinanderfolgenden Datenpunkten mit Zeitstempel dargestellt. Daten und Zeiten werden als Indizes in Zeitreihendaten verwendet. Meistens werden diese Informationen regelmäßig gesammelt. Ein sicheres Verständnis und Verständnis für die Verwendung von Zeitreihendaten erleichtert den Vergleich von Informationen über verschiedene Zeiträume wie Wochen, Monate oder Jahre.

Tabellendaten

Dies bedeutet normalerweise, Informationen aus vielen Quellen zu sammeln. Tabelleninformationen umfassen mehrere Spalten oder Merkmale, die einen eindeutigen Datentyp darstellen.

Strukturierte Daten

Es gibt zwei mögliche Formate für diese Informationen: Zahlen und Wörter. Dem strukturierten Datentyp können numerische Werte zugewiesen werden, er kann jedoch nicht in mathematischen Berechnungen verwendet werden. Daten dieser Art werden häufig in tabellarischer Form dargestellt. Ein üblicher Ort, um sie zu speichern, ist eine relationale Datenbank.

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Informationen, die auf eine bestimmte Weise sorgfältig organisiert werden müssen. Enthält Wörter auf einer Seite, Musik, Fotos, Filme und mehr.

Intervalldaten

Intervalldaten sind geordnete numerische Daten, wobei 0 das vollständige Fehlen eines numerischen Werts anzeigt. Null bedeutet in diesem Zusammenhang nicht Leere, sondern hat einen gewissen Wert. Es ist ein bisschen kleiner Maßstab. Die Temperatur wird in Grad Celsius angegeben, die Zeit in Stunden und Minuten, SAT-Werte, Kreditwerte, pH-Werte usw.

Verhältnisdaten

Wie Intervalldaten, nur mit einem absoluten Nullpunkt, kann diese Art von quantitativen Daten zum Speichern von Zahlen verwendet werden. Hier zeigt Null völlige Abwesenheit an und die Skala beginnt bei Null.

Bilddaten

Bilder enthalten wichtige Informationen, die nur durch die Analyse ihrer räumlichen Aspekte und Beziehungen gewonnen werden können. Eine übliche Form dieser Informationen sind Bilddateien in verschiedenen Formaten. Bilder von allen Lebensmitteln in einem Supermarkt, Porträts aller Studenten in einer Universität usw. sind Beispiele für Bilddaten.

Videodaten

Videos in unterschiedlichen Formaten machen solche Informationen ebenso verständlich. Ein Merkmal, das Videodaten auszeichnet, ist die Notwendigkeit, die Beziehungen zwischen Einzelbildern im Video in Bezug auf Standort, Bewegung von Objekten/Personen usw. zu berücksichtigen, um Informationen aus den Filmen effizient zu extrahieren.

Einige der am häufigsten verwendeten Datensätze für maschinelles Lernen, die heute verfügbar sind, sind:

  1. Durchsuchen Sie Google-Datensätze
  2. Die Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Microsoft veröffentlicht Daten
  3. UCI Machine Learning Dataset Repository
  4. Regierungsdatensätze

Fazit

Die Arbeit mit Daten ist von entscheidender Bedeutung, da das Verständnis der Art der Daten und ihrer effektiven Nutzung für die Erzielung wertvoller Ergebnisse unerlässlich ist. Forschung, Analytik, Statistik, Datenvisualisierung und Data Science verwenden mehrere Formen von Daten. Ein Unternehmen kann diese Informationen für Geschäftsanalysen, Strategieentwicklung und die Etablierung eines datengesteuerten Entscheidungsprozesses verwenden. Datenanalyse und -visualisierung profitieren davon, zu wissen, welche Diagramme gut mit verschiedenen Datensätzen funktionieren.


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Dhanshree Shenwai ist beratender Content-Autor bei MarktechPost. Sie ist Informatikingenieurin und arbeitet als Supply Managerin bei einer führenden globalen Bank. Sie hat einen starken Hintergrund in FinTech-Unternehmen in den Bereichen Finanzen, Karten und Zahlungen und Bankwesen mit einem starken Interesse an KI-Anwendungen. Sie ist begeistert von der Erforschung neuer Technologien und Fortschritte in den heutigen Entwicklungsländern.



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