Роль инженерии данных в машинном обучении и искусственном интеллекте.
Инжиниринг данных играет решающую роль в машинном обучении и искусственном интеллекте (ИИ). Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта используют большие объемы данных для обучения и прогнозирования. Инженерия данных отвечает за предоставление этих данных в формате, пригодном для использования алгоритмами.
Процесс обработки данных в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта обычно включает следующие этапы:
- Сбор данных. Инженеры данных отвечают за сбор и получение данных, которые будут использоваться для обучения и тестирования моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Это включает в себя сбор данных с веб-сайтов, извлечение данных из баз данных и API-интерфейсов, а также сбор данных с датчиков и устройств IoT.
- Очистка и предварительная обработка данных. После сбора данных инженеры по обработке данных несут ответственность за очистку и предварительную обработку данных, чтобы сделать их пригодными для машинного обучения и моделей ИИ. Сюда входят такие задачи, как удаление дубликатов, обработка отсутствующих значений и нормализация данных.
- Хранение данных и управление ими. Инженеры по данным несут ответственность за хранение данных таким образом, чтобы они были эффективными и легко доступными для машинного обучения и моделей ИИ. Сюда входят такие задачи, как настройка хранилищ данных и озер данных, а также разработка эффективных конвейеров данных для перемещения данных между различными системами хранения.
- Разработка функций данных: инженеры данных несут ответственность за создание новых функций из необработанных данных, которые могут использоваться машинным обучением и моделями ИИ. Сюда входят такие задачи, как создание новых переменных, агрегирование данных и преобразование данных в различные форматы.
- Визуализация данных: инженеры данных несут ответственность за создание визуализаций данных, которые можно использовать для лучшего понимания данных и выявления закономерностей и тенденций.
После очистки, предварительной обработки и сохранения данных инженеры по машинному обучению и специалисты по данным могут использовать эти данные для обучения и тестирования своих моделей. Инженеры данных играют решающую роль в этом процессе, предоставляя данные в формате, пригодном для машинного обучения и моделей ИИ, а также обеспечивая точность, актуальность и актуальность данных.
Кроме того, инженеры данных также несут ответственность за мониторинг производительности моделей машинного обучения и искусственного интеллекта и обеспечение их эффективной работы. Сюда входят такие задачи, как настройка систем мониторинга, анализ производительности моделей и настройка моделей для повышения производительности.
Таким образом, инженерия данных играет решающую роль в области машинного обучения и искусственного интеллекта, предоставляя данные, необходимые для обучения и тестирования моделей, а также гарантируя, что данные представлены в формате, пригодном для использования моделями. Инженеры данных отвечают за такие задачи, как сбор данных, очистка, предварительная обработка, хранение, управление, разработка функций и визуализация, которые необходимы для успеха машинного обучения и проектов искусственного интеллекта.
