Проблемы, с которыми специалисты по обработке данных сталкиваются каждый день

Однако следует также учитывать, что специалисты по данным часто сталкиваются с множеством проблем в своей работе, начиная от извлечения данных и заканчивая развертыванием лучшей модели с гиперпараметрами в больших масштабах. Таким образом, знание этих проблем и изучение способов их решения может оказать значительное влияние на то, как работа будет выполняться с меньшими усилиями. Ниже выделены некоторые проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по обработке и анализу данных, а также несколько советов и стратегий по их решению.

Данные доступны повсюду в различных форматах, таких как тексты, видео, аудио, изображения и strong>веб-сайты. Согласно оценкам, предоставленным seedcientific.com, на начало 2020 года объем данных, доступных в мире, составляет ошеломляющие 44 зеттабайта. расти и в будущем. Имея эту обширную информацию, подразумевается, что наилучшим образом использовать ее путем анализа тенденций и ознакомления с прогнозами было бы удобно для компаний, чтобы они предприняли соответствующие шаги, чтобы убедиться, что они движутся в правильном направлении и получают прибыль. .

Изучив проблемы, подробно описанные ниже, специалист по данным может собрать все инструменты и ресурсы, необходимые для решения проблем и внесения полезного вклада в компанию.

Поиск нужных данных

Проблема с огромными объемами данных заключается в том, чтобы найти правильные данные, которые могут быть использованы командой, чтобы они могли генерировать ценные шаблоны и идеи на их основе. Важно задавать такие вопросы, как, кто и какие данные должен получать, а также должен ли быть постоянный поток данных, которые будут использоваться для анализа, или данные должны быть фиксированными. Задавание этих интересных вопросов может облегчить задачу сделать рабочий процесс науки о данных, а также разработать систему менее утомительной и простой в использовании.

Могут быть данные, которые содержат много выбросов, отсутствующих значений или неточную информацию, что влияет на производительность моделей машинного обучения. Следовательно, также важно предварительно обработать данные, чтобы модели работали оптимально и эффективно, а также значительно повысилась их производительность.

Подготовка данных

Одна из задач, которую должны решить специалисты по обработке и анализу данных, состоит в том, чтобы подготовить огромное количество данных и сделать их доступными и интерпретируемыми для других членов команды, а также предоставить полезные идеи и шаблоны самостоятельно. Предварительная обработка данных также помогает повысить их удобочитаемость, чтобы другие члены команды могли просматривать функции из данных. Бывают случаи, когда различные функции из данных могут иметь выбросы, которые необходимо рассматривать, поскольку не все модели машинного обучения устойчивы к ним. В дополнение к этому также могут быть функции, которые содержат отсутствующие или неправильные значения, которые необходимо идентифицировать, чтобы они не снижали производительность моделей ML, готовых к развертыванию в рабочей среде. Все это можно определить с помощью исследовательского анализа данных (EDA), который часто является первым шагом в машинном обучении при работе с большими объемами данных. Следовательно, этот шаг необходимо выполнить изначально, чтобы гарантировать, что мы получим наилучшие результаты от наших моделей соответственно.

Выбор правильной метрики производительности

При наличии большого количества метрик, доступных в машинном обучении, можно попасть в петлю и не выбрать лучшие инструменты или метрики, которые можно использовать для оценки. Для задач классификации у нас есть популярные показатели, такие как точность, точность, отзыв и оценка f1, а также другие.

Для задач регрессии необходимо учитывать и другие показатели, такие как среднеквадратическая ошибка или средняя абсолютная ошибка. В случае проблем с временными рядами, которые также в основном являются задачей регрессии, мы брали другие показатели, такие как средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE) или также среднеквадратичная ошибка. . Таким образом, выбор правильной метрики может стать проблемой, с которой должен справиться специалист по данным или инженер по машинному обучению, чтобы быть более продуктивным и гарантировать, что компания получает наилучшие результаты благодаря этому анализу.

Развертывание

После получения данных и их предварительной обработки, а также уверенности в том, что они хорошо работают с данными перекрестной проверки, пришло время развернуть их и запустить в производство. В конце концов, было бы бесполезно, если бы модель просто давала правильные прогнозы, не показывая результатов на тестовых данных или данных, которые она раньше не видела. Поэтому следует также учитывать развертывание моделей в производственной среде.

Иногда инфраструктура, используемая для запуска этих моделей, также должна учитываться при попытке развернуть модели в режиме реального времени. Если нам нужны системы с малой задержкой с одним из популярных применений в интернет-приложениях, выбор моделей машинного обучения, которые быстро дают результаты, может быть хорошей вещью, которую можно принять во внимание. Существуют и другие системы, в которых требования к задержке могут быть не такими строгими. Некоторые приложения включают систему рекомендаций фильмов Netflix. В этой системе не всегда необходимо давать рекомендации в течение очень короткого промежутка времени. Модель может занять день или два, чтобы собрать больше информации от конкретного интересующего пользователя вместе с другими пользователями, прежде чем выдавать надежные рекомендации. Поэтому перед развертыванием необходимо рассмотреть бизнес-задачу.

Мониторинг производительности

Инженеру по машинному обучению важно следить за производительностью моделей в производстве. Всегда могут быть возможности для улучшения с точки зрения задержки, эффективности и масштаба проекта. Также могут быть возможные ситуации, когда модели становятся нефункциональными или могут давать искаженные результаты на основе новых данных. Поэтому постоянный мониторинг и переобучение моделей может быть одной из задач, с которыми должен справиться инженер по машинному обучению.

Уменьшение размерности данных также может быть хорошим шагом для мониторинга производительности системы и выявления значительного снижения точности или среднеквадратичной ошибки в зависимости от того, является ли проблема ML проблемой классификации или регрессии.

Заключение

В общем, мы увидели, как можно использовать машинное обучение, и проблемы, связанные с рабочим процессом машинного обучения. Взглянув на эти проблемы, специалисты по данным могут убедиться, что у них есть правильные инструменты и ресурсы для их решения, и дать компаниям ценную информацию.

Если вам нужна дополнительная информация о моей работе, ниже приведены сведения, с которыми мы можем связаться, и вы также можете просмотреть мою работу. Спасибо.

GitHub: https://github.com/suhasmaddali

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/suhas-maddali/

Facebook: https://www.facebook.com/suhas.maddali