机器学习的数据准备：终极资源指南

在机器学习中，数据准备是为训练，测试和实现算法准备数据的过程。这是一个多步骤的过程，涉及数据收集，清洁和预处理，特征工程和标记。这些步骤相互影响以确保模型达到预期效果，因此它们在机器学习模型的整体质量中起着重要作用。

我们已经收集了用于数据准备的内部和外部资源，并提供了摘要和链接以了解更多信息。本文将帮助您为自己的机器学习项目中的数据准备做好准备。

 

数据采集

所有AI项目的核心都是数据。数据的性质取决于项目，但通常是文本，图像，视频或音频。数据收集就是寻找或创建用于训练机器学习模型的合适数据的过程。

以下文章为学习数据收集方法，数据集和数据改进提供了全面的基础。

如何获取用于机器学习的带注释的数据：简单直观地了解可用于机器学习项目的数据收集方法，从Web抓取和合成数据集创建到管理内部数据和外包注意事项。

如何查找用于机器学习的数据集：本文重点介绍开源数据集和自定义数据集之间的差异。它着眼于如何以及在何处采购它们，以及何时最合适。

机器学习数据收集调查：本研究论文仔细研究了为什么数据收集现在是机器学习中的关键问题。它着眼于数据不足的情况以及需要大量数据的模型。您还可以找到有关数据获取，标记和改进的信息，以及一组有用的准则。

 

数据预处理

数据预处理是清理和准备数据以进行培训的行为。这包括组织和格式化，标准化以及处理丢失的数据。就其重要性而言，许多经验丰富的数据科学家都同意：他们的工作的80％是数据预处理。

数据预处理是确保您的训练数据准确，完整和相关的一种方法。通过模型发送不完整的数据或原始数据会导致各种不同的错误，最终将导致总体准确性大大降低。下面，我们收集了一些资源，这些资源可用于数据预处理技术，包括组织，标准化和格式化。

进行数据科学：Kaggle演练，第3部分–清洁数据：流行的数据科学网站KDNuggets包含有关数据科学过程的庞大的六个部分系列，第3部分介绍了数据清洁。本文为通过现有数据集的各个数据清理步骤提供了实用指南。

数据预处理：概念：本文是对预处理工作原理的基本介绍。它着眼于数据质量评估，特征采样和聚合以及降维。它还提供有关拆分数据集以进行培训，测试和验证的建议。

数据科学入门：数据清理：《精英数据科学入门》中的这一章着眼于数据与算法的争论，以及为何更好的数据胜过更高级的算法。从那里开始，它涵盖了常见的预处理任务，包括删除不需要的观察值，修复结构错误以及如何处理丢失的数据。

《基本数据清理最终指南》：这本免费的电子书涵盖了8个章节的整个数据清理过程。它会引导您完成整个过程，并提供练习以更好地理解每一章中介绍的技能。

 

特征工程

数据预处理是一种优化数据的方法，而要素工程是创建要素以对其进行增强的过程。功能工程使您可以定义数据集中最重要的信息，并利用领域的专业知识来最大程度地利用信息。这可能意味着将数据分为多个部分以阐明特定的关系。这也可能意味着定义功能，以更好地表示您的机器学习模型的模式。

什么是机器学习的特征工程？：这是对功能工程的简单易懂的介绍，并通​​过一些简单的示例进行了介绍。本文还包括一些资源，用于更多地了解机器学习项目的数据准备的其他方面。

特征工程简介：简单直观地介绍特征工程过程，并附带示例和说明。它涵盖了坐标转换，连续数据，缺失值等等。

功能工程的最佳实践：本指南可帮助在数据准备任务，培训和实施范围内定义功能工程。它涵盖了训练模型后指标变量，交互功能，功能表示和错误分析的最佳实践和启发式方法。

机器学习的特征工程：本文着眼于如何开发与您的算法兼容的特征，以及如何提高机器学习模型的性能。本文列出了许多技术以及Python脚本以供参考。这是学习功能工程技术并同时尝试的一种好方法。

 

资料标示

数据标记是机器学习数据准备的关键部分，因为它指定了模型将学习数据的哪些部分。尽管无监督学习的改进导致不需要标记数据的深度学习项目，但是许多机器学习系统仍然依靠标记数据来学习和执行其给定任务。

以下文章提供了数据标签的一般概述。您将找到有关常规注释类型的信息，以及有关数据标记方法和工具的指南。

2020年数据标签：高管和标签商指南：该指南不仅涵盖数据标签，还涵盖可行的替代方案，例如无监督学习。它还涵盖了在数据标记软件中查找的内容以及如何运行数据标记程序。

机器学习项目的5种数据标记方法：本文重点介绍数据标记的五种最常见方法：内部，外包，众包，综合和编程。您会找到每种方法的优缺点列表，以及可以轻松比较它们的参考表。

5种类型的文本注释简介：本文介绍了通过使用文本注释为自然语言处理任务准备数据的过程。它涵盖了文本数据最常见的注释类型，并带有可视化的注释数据示例。

什么是图像注释？：本指南通过示例将图像标注用于计算机视觉和其他机器学习任务的方式进行了说明。它涵盖了边界框，图像分类，线条和样条线，多边形以及语义分割。

什么是音频分类？：要了解虚拟助手，自动语音识别以及文本到语音应用程序的工作方式，您必须首先对音频数据进行分类。本文列出了四种音频分类，并解释了它们在机器学习中的用法。

 

资料品质

在机器学习中，数据准备过程会导致模型的训练，因此，全面透彻非常重要。为了使自己处于有利位置，可以更顺利地进行数据准备和模型训练，请确保您花时间确保从一开始就拥有高质量的训练数据。如果您想了解更多信息，请务必查看我们的培训数据专用指南。

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时间:2020-08-13 00:12  来源:可思数据    转发量:次