‫นี่อังเดรมีเคล็ดลับสั้นๆ มาฝากคุณ
‫ในวิดีโอถัดไป แดเนียลจะแสดงขั้นตอนการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงให้คุณเห็น
‫และสิ่งหนึ่งที่เขาจะทำคือ ล้างข้อมูล แปลงข้อมูล และจัดการทุกอย่างกับข้อมูล
‫ตอนนี้ ฉันต้องการให้เรามองในระดับสูง เพราะเมื่อเราทำงานกับ Jupyter Notebooks มันอาจทำให้สับสนได้
‫ดูเหมือนว่าเรากำลังดำเนินการหลายขั้นตอนโดยไม่เข้าใจสาเหตุ
‫แต่ฉันต้องการย้อนกลับไปที่นี่ และทำความเข้าใจว่าทำไมเราจึงทำสิ่งที่เรากำลังจะทำในวิดีโอถัดไปที่คุณเห็นในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
‫ข้อมูลเพิ่มเติมไม่ได้แปลว่าจะดีเสมอไป
‫ฉันหมายถึง ใช่ โดยทั่วไปยิ่งเรามีข้อมูลมากเท่าไร ก็ยิ่งต้องทำงานด้วยข้อมูลมากขึ้นเท่านั้น
‫แต่ท้ายที่สุด เราสามารถมีข้อมูลที่ไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง
‫เราต้องการเพียงข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แท้จริง ขั้นตอนที่สามารถดำเนินการได้จริงที่เราสามารถทำได้
‫และสิ่งที่เราจะได้เห็นแดเนียลทำคือทำขั้นตอนนี้ก่อนที่เราจะสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วยซ้ำ
‫คุณเห็นไหม เราต้องการเรียกใช้ขั้นตอนนี้
‫การล้างข้อมูล การแปลงข้อมูล และลดข้อมูล
‫เรามาพูดถึงเรื่องนั้นกันดีกว่า
‫ทำไมเราต้องล้างข้อมูล?
‫เราต้องการลบและแทนที่ข้อมูล
‫เพราะบางครั้งข้อมูลก็หายไปใช่ไหม?
‫เราอาจมีตารางที่มีค่าขาดหายไป ไม่มีป้ายกำกับ
‫นั่นไม่ได้ช่วยเราและจะไม่อนุญาตให้เราสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสม
‫ดังนั้นเราจึงมักจะลบแถวหรือคอลัมน์ที่ว่างเปล่าหรือฟิลด์ที่ขาดหายไป หรือเราอาจคำนวณค่าเฉลี่ยบางประเภท
‫หากเราทำ ราคาบ้านจะเติมรายการราคาที่ว่างเปล่าสำหรับบ้านทั่วไป
‫คุณอาจสังเกตเห็นค่าผิดปกติบางอย่างในข้อมูลของคุณและเพียงแค่ลบออก
‫ต่อไปคือการแปลงข้อมูล
‫คุณเห็นไหม คอมพิวเตอร์ไม่เข้าใจแนวคิดจริงๆ ใช่ไหม
‫ส่วนใหญ่แล้ว คอมพิวเตอร์จะเข้าใจทั้งเลขและศูนย์
‫แค่ตัวเลขจริงๆ เพื่อให้เราสอนคอมพิวเตอร์ได้
‫ส่วนใหญ่แล้ว เราต้องการแปลงข้อมูลของเราให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้
‫สิ่งที่เราจะเห็นก็คือ ดาเนียลแปลงข้อมูลบางส่วนของเราให้เป็นตัวเลข
‫คุณอาจมีบางอย่างเช่นราคาบ้านหรือเงินเดือนที่เป็นตัวเลขและง่ายสำหรับเราที่จะสร้างแบบจำลองด้วยเพราะคอมพิวเตอร์เข้าใจตัวเลขค่อนข้างง่าย
‫แต่อาจพบว่าเป็นการยากที่จะรู้ว่าสีคืออะไร
‫สีเขียวคืออะไร?
‫สีฟ้าคืออะไร?
‫คอมพิวเตอร์ไม่เข้าใจสิ่งนั้น
‫แต่เราแปลงสีเป็นตัวเลข เช่น สี gbps เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ
‫วิธีที่ดีที่เราแปลงข้อมูลมักจะอยู่ระหว่างศูนย์และคนเช่นคุณเป็นโรคหัวใจหรือไม่รู้?
‫โรคหัวใจเป็นศูนย์
‫โรคหัวใจเป็นหนึ่ง
‫เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลทั่วกระดานใช้หน่วยเดียวกัน
‫ข้อมูลหนึ่งอาจใช้เมตร อีกข้อมูลหนึ่งใช้หลา
‫แนวคิดในการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่มีประโยชน์นี้เป็นเรื่องยากจริงๆ และมันมาพร้อมกับการปฏิบัติเท่านั้น
‫แต่คุณจะเห็นว่า Daniel แปลงข้อมูลอย่างไร เพื่อให้ใช้งานได้มากขึ้น
‫เมื่อเราล้างข้อมูลแล้ว เมื่อเราแปลงข้อมูลแล้ว ต่อไปคือลดข้อมูลของเรา
‫ทำไมต้องลดข้อมูลของเรา?
‫เราไม่ต้องการข้อมูลมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้?
‫ในทางทฤษฎีใช่
‫แต่จำไว้ว่าทุกอย่างต้องใช้เงิน
‫ยิ่งเรามีข้อมูลมาก CPU ก็ยิ่งใช้พลังงานมากขึ้นในการคำนวณ
‫ดังนั้นหากเราได้ผลลัพธ์แบบเดียวกันโดยใช้ข้อมูลน้อยลง นั่นจะช่วยประหยัดเงินเราได้จริง
‫ช่วยประหยัดเงินของบริษัท โดยเฉพาะบริษัทขนาดใหญ่อย่าง Google ที่มีข้อมูลจำนวนมากและใช้
‫CPU เป็นจำนวนมาก
‫บางครั้งแนวคิดเรื่องการลดข้อมูลสามารถเรียกได้ว่าเป็นการลดขนาด
‫หรือการลดคอลัมน์
‫คุณสามารถมีหลายคอลัมน์ในตารางของคุณได้ แต่มันทำให้สิ่งต่างๆ ช้าลงจริงๆ
‫ดังนั้น คุณสามารถลบบางคอลัมน์ที่อาจพบว่าไม่เกี่ยวข้องและไม่จำเป็นสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ
‫อีกครั้ง นี่คือสิ่งที่แดเนียลกำลังจะเผชิญ แต่ฉันอยากให้คุณจำไว้ ความคิดที่ว่าในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
‫คุณไม่สามารถสรุปได้ว่าข้อมูลทั้งหมดที่คุณมีจะสมบูรณ์แบบโดยอัตโนมัติ
‫คุณต้องทำความสะอาดมัน
‫คุณต้องแปลงมัน
‫คุณต้องลดมันลง
‫แนวคิดในการโต้แย้งข้อมูล การย้ายข้อมูลไปเป็นรูปแบบที่เป็นประโยชน์สำหรับคุณเป็นส่วนหนึ่งของทักษะ
‫ดูแดเนียลทำอย่างนั้นและเรียนรู้ไปพร้อมกัน
‫เจอกันใหม่ตอนหน้าค่ะ
‫บ๊าย บาย.