Das Sammeln und Verarbeiten von Daten ist der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von Maschine Learning (ML) in vielen Bereichen, wie z.B. der Bild- und Spracherkennung, der Vorhersage von Trends und der Prozessoptimierung. In diesem Artikel werden die Schritte erläutert, die notwendig sind, um Daten für das ML-Modell aufzubereiten.
1. Datensammlung: Der erste Schritt ist die Sammlung von Daten, die repräsentativ für das zu lösende Problem sind. Die Daten sollten in einer geeigneten Form vorliegen und ausreichend sein, um ein Modell zu trainieren. Es gibt verschiedene Quellen, aus denen Daten gesammelt werden können, z.B. Datenbanken, APIs, Web-Scraping und IoT-Geräte.
2. Datenvorbereitung: Nach der Datensammlung müssen die Daten aufbereitet werden, um sie für das Training des ML-Modells nutzbar zu machen. Dazu gehört die Reinigung der Daten, das heißt das Entfernen von fehlerhaften oder inkonsistenten Daten. Auch die Transformation von Daten, z.B. die Umwandlung von unstrukturierten Daten in strukturierte Daten, gehört dazu. Darüber hinaus müssen die Daten kategorisiert und getaggt werden, damit das Modell sie interpretieren und korrekt zuordnen kann.
3. Datenauswahl: Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Auswahl der Daten, die in das Modell einbezogen werden sollen. Die Daten sollten eine ausreichende Varianz aufweisen, um eine realistische Abbildung der Situation zu gewährleisten, und dürfen nicht zu stark korreliert sein, um Overfitting zu vermeiden.
4. Datenformatierung: Die Formatierung der Daten ist ein weiterer wichtiger Schritt bei der Vorbereitung der Daten für das ML-Modell. Die Daten müssen in einem Format vorliegen, das von der ML-Plattform unterstützt wird. Dies kann bedeuten, dass die Daten in eine bestimmte Struktur gebracht werden müssen oder dass bestimmte Metadaten hinzugefügt werden müssen.
5. Datenanalyse: Nach der Formatierung und Auswahl müssen die Daten analysiert werden, um Muster und Trends zu identifizieren. Hierbei können Analysetechniken wie Data Mining und statistische Analyse zum Einsatz kommen. Diese Techniken ermöglichen es, die Daten in Bezug auf ihre Eigenschaften, Korrelationen und Verteilungen zu untersuchen.
6. Datenpartitionierung: Schließlich müssen die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdaten partitioniert werden. Die Trainingsdaten werden verwendet, um das Modell zu trainieren, während die Validierungsdaten verwendet werden, um das Modell zu optimieren. Die Testdaten werden verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Die Verteilung der Daten auf diese Partitionen sollte zufällig erfolgen und eine ausreichende Anzahl von Datenpunkten in jeder Partition enthalten.
Insgesamt ist die Vorbereitung von Daten für Maschine Learning ein komplexer Prozess, der eine Vielzahl von Schritten umfasst. Die Qualität der Daten hat einen großen Einfluss auf die Leistung des ML-Modells, daher ist es wichtig, sorgfältig und gründlich bei der Datenvorbereitung vorzugehen.