| 
Eksploracja danych 📊 Kiedy pracujesz w środowisku metodologicznym, zbiory danych są często dobrze znane i wstępnie przetworzone; przykładem mogą być zbiory danych Kaggle. Jednak w rzeczywistym środowisku biznesowym ważnym zadaniem jest zdefiniowanie zbioru danych na podstawie wszystkich dostępnych źródeł danych, zbadanie zgromadzonych danych w celu określenia najlepszej metody ich wstępnego przetworzenia, a wreszcie wybranie modeli ML i NLP, które najlepiej pasują do problemu i danych. Proces ten wymaga uważnego rozważenia i przeanalizowania danych, a także dobrego zrozumienia problemu biznesowego.
W NLP dane bywają bardzo złożone, ponieważ często obejmują dane tekstowe i dźwiękowe, które mogą być nieustrukturyzowane i trudne w analizie. Złożoność ta sprawia, że przetwarzanie wstępne jest kluczowym etapem przygotowywania danych na użytek modeli ML. Rozwiązywanie każdego problemu NLP lub ML zaczyna się od eksploracji danych, która pozwala lepiej je zrozumieć i wybrać najlepszy model 🧠
Po wstępnym przetworzeniu danych kolejnym etapem jest zbadanie ich w celu lepszego zrozumienia ich charakterystyki i struktury. Eksploracja danych to proces iteracyjny, które polega na wizualizowaniu i analizowaniu danych, szukaniu wzorców i relacji oraz identyfikowaniu potencjalnych problemów lub elementów odstających. Proces ten pomaga ustalić, które cechy są najważniejsze dla modeli ML, oraz odkryć potencjalną stronniczość albo problemy z jakością danych. Aby zoptymalizować dane i ułatwić modelom ML ich analizowanie, można zastosować takie metody przetwarzania wstępnego jak tokenizacja, tematyzacja i lematyzacja. (...) Warto podkreślić, że zastosowanie efektywnych technik przetwarzania wstępnego może znacznie zwiększyć wydajność i dokładność modeli ML, żeby działały bardziej niezawodnie.
Wreszcie po wstępnym przetworzeniu i zbadaniu danych możemy przystąpić do budowania modeli ML 🧑💻 Nie ma jednego magicznego rozwiązania, które działałoby we wszystkich problemach ML, więc trzeba dobrze zastanowić się, które modele są najbardziej odpowiednie dla konkretnego problemu i dostępnych danych. Istnieją różne typy modeli NLP, w tym oparte na regułach, statystyczne i wykorzystujące uczenie głębokie. Każdy typ modelu ma swoje wady i zalety, co podkreśla znaczenie wyboru najodpowiedniejszego modelu dla konkretnego problemu i zbioru danych.
Eksploracja danych to ważny początkowy etap w procesie ML, który polega na analizowaniu danych przed zbudowaniem modelu ML. Celem eksploracji danych jest zrozumienie danych, zidentyfikowanie wzorców, wykrycie anomalii i przygotowanie danych do modelowania. Eksploracja pomaga wybrać właściwy algorytm ML i ustalić najlepszy zestaw cech.
Oto kilka technik często używanych w eksploracji danych:
⚫ Wizualizacja danych. Wizualizacja danych polega na przedstawianiu danych w formacie graficznym lub obrazkowym. Umożliwia wzrokową eksplorację danych, zapewniając wgląd w ich rozkład, wzorce i relacje. W wizualizacji danych powszechnie używa się takich narzędzi jak wykresy punktowe, wykresy słupkowe, mapy cieplne, wykresy skrzynkowe i macierze korelacji.
⚫ Oczyszczanie danych. Oczyszczanie danych to etap przetwarzania wstępnego, w którym identyfikujemy błędy, niespójności oraz brakujące wartości i próbujemy je poprawić. Wpływa ono na ostateczne wyniki modelu, ponieważ modele ML są wrażliwe na błędy w danych. Do najczęściej używanych technik oczyszczania danych należą usuwanie duplikatów i uzupełnianie brakujących wartości.
⚫ Inżynieria cech. Inżynieria cech, która polega na tworzeniu nowych cech z istniejących danych, odgrywa kluczową rolę w optymalizowaniu efektywności modeli uczenia maszynowego. Proces ten obejmuje nie tylko identyfikowanie istotnych cech, ale również ich przekształcanie i wprowadzanie nowych. Różne techniki inżynierii cech, w tym skalowanie, normalizacja, ograniczanie wymiarowości i selekcja cech przyczyniają się do poprawy ogólnej trafności modeli.
⚫ Analiza statystyczna. W analizie statystycznej wykorzystuje się szeroką gamę technik statystycznych do zbadania danych i zyskania wglądu w ich własności. Do kluczowych metod statystycznych należą testowanie hipotez, analiza regresyjna i analiza szeregów czasowych; wszystkie one pomagają lepiej zrozumieć charakterystykę danych.
⚫ Wiedza dziedzinowa. Wykorzystanie wiedzy dziedzinowej obejmuje stosowanie uprzedniej wiedzy o dziedzinie danych w celu dokonywania spostrzeżeń i podejmowania racjonalnych decyzji. Wiedza ta przydaje się do identyfikowania istotnych cech, interpretowania wyników oraz wybierania algorytmu ML, który pasuje najlepiej do określonego zadania.
NOWOŚĆ! 🆕 
Zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego. Od podstaw do modeli LLM i zastosowań biznesowych w Pythonie Uczenie maszynowe i duże modele językowe rewolucjonizują biznes i nasze codzienne życie. Potencjał tych innowacji jest trudny do oszacowania: modele LLM stały się wiodącym trendem w tworzeniu aplikacji i analizie danych. Integrowanie zaawansowanych modeli z systemami produkcyjnymi bywa jednak często wymagającym, a nawet niewdzięcznym zadaniem.
Na szczęście dzięki tej książce poradzisz sobie z takimi wyzwaniami! Najpierw zapoznasz się z matematycznymi podstawami algorytmów ML i NLP. Zaznajomisz się również z ogólnymi technikami uczenia maszynowego i dowiesz się, w jakim stopniu dotyczą one dużych modeli językowych. Kolejnym zagadnieniem będzie przetwarzanie danych tekstowych, w tym metody przygotowywania tekstu do analizy, po czym przyswoisz zasady klasyfikowania tekstu. Ponadto poznasz zaawansowane aspekty teorii, projektowania i stosowania LLM, wreszcie ― przyszłe trendy w NLP. Aby zdobyć praktyczne umiejętności, będziesz ćwiczyć na przykładach rzeczywistych zagadnień biznesowych i rozwiązań NLP 💻
Już jutro, 19.03.2025, godz. 10.30, Webinar!
Czym jest dostępność cyfrowa i dlaczego warto o nią dbać? 💡👇 
Skorzystaj z promocji 👇 
| Sprawdź naszą nową aplikację | | | |
