Подготовка данных для машинного обучения: 6 критических этапов

Для кого эта статья:

• Специалисты и практики в области машинного обучения и анализа данных
• Новички, изучающие подготовку данных для проектов в области искусственного интеллекта

• Студенты и участники курсов по аналитике данных, желающие улучшить навыки работы с данными

  Почти 80% времени проектов машинного обучения уходит не на разработку алгоритмов, а на подготовку данных — это неудобная правда, о которой редко говорят новичкам. Искусственный интеллект подобен капризному шеф-повару: дайте ему некачественные ингредиенты, и никакое мастерство не спасёт блюдо. Данные — это фундамент, на котором строятся модели ИИ, и ошибки на этапе подготовки могут стоить вам месяцев работы, бюджета проекта и даже репутации. Готовы узнать, как избежать этих ловушек? 🔍

Хотите перестать бояться больших данных и научиться управлять ими? На курсе Профессия аналитик данных от Skypro вы освоите не только базовые методы анализа, но и продвинутые техники подготовки данных для машинного обучения. Студенты программы получают практический опыт работы с реальными датасетами уже с первого месяца обучения, а выпускники решают задачи, которые становятся основой для их профессионального портфолио. Преимущество курса — фокус на практике, а не теории.

Значение качественной подготовки данных для обучения ИИ

Качество данных определяет потолок возможностей любой модели искусственного интеллекта. Даже самый совершенный алгоритм не сможет компенсировать недостатки данных, на которых он обучается. Подготовка данных — это процесс трансформации исходных данных в формат, оптимальный для обучения моделей машинного обучения.

Проведенное в 2020 году исследование Kaggle показало, что 76% специалистов по данным считают качество и подготовку данных главным вызовом в проектах машинного обучения. Более того, 36% неудач в ML-проектах напрямую связаны с проблемами в данных, а не с алгоритмами.

Основные причины, по которым подготовка данных критична для успеха ИИ-проектов:

• Снижение вычислительных затрат — чистые и правильно структурированные данные требуют меньше ресурсов для обработки
• Повышение точности моделей — качественные данные обеспечивают более точные предсказания
• Сокращение времени обучения — модели быстрее сходятся, когда данные не содержат шума и аномалий
• Устранение предвзятости — правильно подготовленные данные снижают риск дискриминационных решений
• Улучшение интерпретируемости — понятные данные упрощают объяснение результатов заказчикам

Экономический эффект качественной подготовки данных сложно переоценить. По данным Gartner, организации, инвестирующие в процессы подготовки данных, получают ROI в среднем на 30% выше, чем те, кто пренебрегает этим этапом.

Антон Карпов, ведущий дата-сайентист Два года назад мы запустили проект прогнозирования спроса для крупной торговой сети. Команда состояла из пяти талантливых разработчиков, и мы были уверены в успехе. Первые результаты поразили своей... посредственностью. Модель выдавала точность около 62%, что было немногим лучше простой статистики.

Три недели мы оптимизировали архитектуру, перебирали алгоритмы, но прогресс был минимальным. Когда я наконец обратил внимание на исходные данные, обнаружилась катастрофа: 15% записей содержали аномальные значения из-за сбоев в кассовой системе, временные ряды имели пропуски, а категориальные переменные включали опечатки и дубликаты.

После тщательной очистки, нормализации и предварительного анализа данных точность модели выросла до 91% без единой строчки изменений в коде алгоритма. Этот случай стал для нас уроком — с тех пор мы начинаем любой проект с глубокой инженерии данных, а не с конструирования моделей.

Этап 1-2: Сбор и очистка данных для моделей ИИ

Первые два этапа подготовки данных — сбор и очистка — закладывают основу успеха всего проекта машинного обучения. Ошибки на этих стадиях имеют свойство накапливаться и усиливаться на последующих этапах, поэтому здесь требуется особая тщательность. 🧹

Этап 1: Сбор данных

Сбор данных включает не только получение информации из разных источников, но и первичную оценку их релевантности и качества. В зависимости от задачи, источники могут быть разнообразными:

• Структурированные базы данных — реляционные БД, содержащие упорядоченную информацию
• API-интерфейсы — программные интерфейсы внешних сервисов
• Web-скрейпинг — автоматизированное извлечение данных с веб-страниц
• Файловые хранилища — CSV, JSON, XML и другие форматы
• Потоковые данные — информация, поступающая в режиме реального времени
• Открытые датасеты — публичные наборы данных для исследований

При сборе данных важно соблюдать баланс между количеством и качеством, учитывать правовые аспекты (GDPR, персональные данные) и документировать источники для обеспечения воспроизводимости результатов.

Критерии оценки качества собранных данных:

• Репрезентативность — насколько данные отражают реальную картину явления
• Актуальность — временная релевантность информации
• Полнота — достаточность данных для решения задачи
• Согласованность — отсутствие внутренних противоречий
• Уникальность — минимизация дублирования

Этап 2: Очистка данных

Очистка данных — это процесс обнаружения и устранения ошибок, несоответствий и аномалий в собранных данных. Этот этап критически важен, так как неочищенные данные могут привести к ложным закономерностям и неверным выводам.

Основные операции очистки данных:

• Обработка пропущенных значений — удаление, заполнение средними, медианами или прогнозирование
• Удаление дубликатов — выявление и устранение повторяющихся записей
• Обработка выбросов — идентификация и корректировка аномальных значений
• Исправление ошибок типов данных — приведение к корректным форматам
• Стандартизация текстовых полей — нормализация строковых значений
• Устранение шума — фильтрация случайных отклонений

Для эффективной очистки данных используются как статистические методы (z-score, межквартильный размах), так и алгоритмы машинного обучения (isolation forest для обнаружения аномалий).

После очистки данных рекомендуется проводить повторную валидацию для оценки результатов и при необходимости итеративно улучшать процесс очистки.

Этап 3-4: Нормализация и разметка данных для ИИ

После того как данные собраны и очищены, необходимо привести их к единому масштабу и формату, а также обеспечить корректную разметку для задач обучения с учителем. Этапы нормализации и разметки требуют глубокого понимания как самих данных, так и особенностей алгоритмов, которые будут с ними работать.

Этап 3: Нормализация данных

Нормализация — процесс масштабирования числовых признаков для приведения их к единому диапазону значений. Этот шаг критически важен для многих алгоритмов машинного обучения, особенно для методов, основанных на расстояниях (k-means, KNN) и градиентных методов оптимизации.

Основные методы нормализации и стандартизации:

• Min-Max нормализация — приведение значений к диапазону [0,1] или [-1,1]
• Z-нормализация (стандартизация) — преобразование к распределению со средним 0 и стандартным отклонением 1
• Робастное масштабирование — использование медианы и межквартильного размаха для устойчивости к выбросам
• Логарифмическое преобразование — сжатие широкого диапазона значений
• Нормализация L1/L2 — масштабирование векторов к единичной норме

Выбор метода нормализации зависит от природы данных и требований алгоритма. Например, для нейронных сетей часто применяется стандартизация, а для SVM — Min-Max нормализация.

Кроме масштабирования числовых признаков, нормализация включает обработку категориальных переменных:

• One-Hot Encoding — преобразование категорий в бинарные признаки
• Label Encoding — замена категорий числовыми метками
• Target Encoding — замена категорий средним значением целевой переменной
• Binary Encoding — представление категорий в двоичной системе для снижения размерности
• Embedding — преобразование категорий в векторы фиксированной длины

Этап 4: Разметка данных

Разметка данных — процесс присвоения меток или целевых значений экземплярам данных для обучения с учителем. Качественная разметка напрямую влияет на способность модели обобщать и делать точные предсказания.

Подходы к разметке данных:

• Ручная разметка — эксперты присваивают метки каждому экземпляру (высокое качество, но трудоемко)
• Полуавтоматическая разметка — комбинация автоматических методов и человеческой валидации
• Краудсорсинг — распределение задач разметки среди большого числа исполнителей
• Active Learning — итеративный процесс, где алгоритм запрашивает разметку только для неуверенных случаев
• Weak Supervision — использование неточных или зашумленных меток для предварительного обучения

При разметке данных критически важно обеспечить:

• Согласованность — разные эксперты должны ставить одинаковые метки схожим примерам
• Полноту — все классы должны быть представлены в достаточном количестве
• Точность — минимизация ошибок при присвоении меток
• Документированность — четкие инструкции и критерии для разметчиков

Для оценки качества разметки используют метрики согласованности между разметчиками (Inter-Annotator Agreement), такие как каппа Коэна или альфа Криппендорфа. Значения выше 0.8 обычно свидетельствуют о высоком качестве разметки.

Мария Соколова, руководитель проектов машинного обучения Работая над системой автоматического распознавания дефектов на производственной линии, мы столкнулись с классической проблемой — инженеры, размечавшие изображения, интерпретировали одни и те же дефекты по-разному. Что один считал "критическим разрывом", другой мог классифицировать как "незначительное повреждение".

Мы создали первую версию модели на этих данных и получили точность около 68% — катастрофически мало для промышленного применения. Вместо того, чтобы усложнять архитектуру нейросети, мы пересмотрели процесс разметки: разработали подробный атлас дефектов с визуальными примерами, ввели систему перекрёстной проверки и организовали регулярные калибровочные сессии для разметчиков.

Через месяц согласованность между экспертами выросла с 0.61 до 0.89 по метрике каппа Коэна. После переобучения модели на новых данных точность подскочила до 94% без единого изменения в архитектуре! Этот опыт показал мне, что качество разметки может быть важнее, чем сложность алгоритма.

Этап 5-6: Аугментация и разделение данных на выборки

Завершающие этапы подготовки данных — аугментация и разделение — определяют устойчивость и обобщающую способность модели. Эти процессы помогают преодолеть ограничения исходных данных и создать надежную оценку производительности алгоритма. 📊

Этап 5: Аугментация данных

Аугментация данных — это техника искусственного увеличения объема обучающей выборки путем создания модифицированных копий исходных данных. Этот метод особенно эффективен в условиях ограниченных данных и помогает моделям лучше обобщать новые примеры.

Основные методы аугментации для различных типов данных:

• Для изображений — поворот, масштабирование, обрезка, изменение яркости, добавление шума, перспективные трансформации
• Для текстов — синонимическая замена, обратный перевод, изменение порядка слов, удаление случайных слов
• Для временных рядов — масштабирование амплитуды, временные сдвиги, добавление тренда, джиттеринг
• Для табличных данных — SMOTE, ADASYN, добавление шума к числовым признакам, смешивание примеров
• Для звуковых данных — изменение высоты тона, скорости, добавление эха, фоновых шумов

При аугментации важно соблюдать принцип сохранения семантики — преобразования не должны менять смысл или класс данных. Например, при аугментации изображений цифр нельзя использовать отражение, так как цифры 6 и 9 при этом меняют свое значение.

Методы генеративной аугментации:

• GAN (Generative Adversarial Networks) — генерация синтетических данных, визуально неотличимых от реальных
• VAE (Variational Autoencoders) — создание новых примеров путем интерполяции в латентном пространстве
• Diffusion Models — постепенное добавление и удаление шума для генерации данных
• Style Transfer — перенос стилистических особенностей между образцами

Оптимальный объем аугментации зависит от исходного размера датасета, сложности задачи и архитектуры модели. Как правило, рекомендуется экспериментировать с увеличением выборки в 2-10 раз, отслеживая изменение производительности на валидационной выборке.

Этап 6: Разделение данных на выборки

Корректное разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки — залог объективной оценки качества модели и предотвращения переобучения. Каждая выборка выполняет свою функцию в процессе создания модели.

• Обучающая выборка (Training set) — используется для настройки параметров модели
• Валидационная выборка (Validation set) — применяется для подбора гиперпараметров и ранней остановки обучения
• Тестовая выборка (Test set) — служит для финальной оценки качества модели на новых данных

Классические пропорции разделения — 70% для обучения, 15% для валидации и 15% для тестирования, однако эти соотношения могут варьироваться в зависимости от размера датасета и специфики задачи.

Методы разделения данных:

• Простое случайное разделение — базовый подход, подходит для независимых и одинаково распределенных данных
• Стратифицированное разделение — сохраняет пропорции классов во всех выборках, критично для несбалансированных данных
• Временное разделение — для временных рядов, где тестовая выборка следует за обучающей хронологически
• Групповое разделение — учитывает принадлежность данных к группам для предотвращения утечки информации
• K-fold кросс-валидация — разделение данных на K частей с последовательным использованием каждой части как валидационной

Критически важно обеспечить независимость тестовой выборки — она должна использоваться только для финальной оценки и никогда для настройки модели. Повторное использование тестовой выборки для итераций модели приводит к переоценке её способности к обобщению.

Практические инструменты для подготовки данных в ИИ-проектах

Эффективная подготовка данных требует не только методологических знаний, но и владения специализированными инструментами, которые автоматизируют и упрощают этот процесс. Современные библиотеки и фреймворки предоставляют широкий спектр функциональности для каждого этапа подготовки данных. 🛠️

Библиотеки для обработки и анализа данных:

• Pandas — фундаментальная библиотека для манипуляций с табличными данными, предоставляющая методы для очистки, трансформации и анализа
• NumPy — низкоуровневая библиотека для эффективной работы с многомерными массивами и математическими функциями
• Dask — расширение Pandas для работы с большими данными, не помещающимися в оперативную память
• Polars — современная альтернатива Pandas с акцентом на производительность и параллельную обработку
• PyJanitor — библиотека, расширяющая Pandas функциями для очистки данных с читаемым синтаксисом

Инструменты для очистки и валидации данных:

• Great Expectations — фреймворк для валидации, документирования и профилирования данных
• Dedupe — библиотека для нечеткого поиска и удаления дубликатов
• Datacleaner — автоматизированный инструмент для обработки пропусков, выбросов и несоответствий
• Pandera — система статистической валидации для Pandas DataFrame
• Cerberus — легковесный валидатор для словарей Python

Фреймворки для подготовки данных в ML-проектах:

• Scikit-learn — предоставляет универсальные инструменты для предобработки, масштабирования и разделения данных
• Featuretools — библиотека для автоматического создания признаков из реляционных данных
• Feature-engine — набор трансформеров для инженерии признаков, совместимых с Scikit-learn
• Imbalanced-learn — расширение Scikit-learn для работы с несбалансированными данными
• Optuna — фреймворк для оптимизации гиперпараметров, включая параметры предобработки

Инструменты для аугментации данных:

• Albumentations — быстрая библиотека для аугментации изображений
• imgaug — гибкий инструмент для создания сложных пайплайнов аугментации
• nlpaug — библиотека для аугментации текстовых данных
• tsaug — специализированная библиотека для аугментации временных рядов
• Synthetic Data Vault — генерация синтетических табличных данных

Платформы для разметки данных:

• Label Studio — открытая платформа для разметки различных типов данных
• Prodigy — интерактивный инструмент для эффективной аннотации текстов и изображений
• CVAT — специализированный инструмент для разметки видео и изображений
• Labelbox — платформа для управления данными и разметки с функциями активного обучения
• SuperAnnotate — решение для команд, работающих над проектами компьютерного зрения

При выборе инструментов следует учитывать не только функциональные возможности, но и интеграцию с существующим стеком технологий, масштабируемость, поддержку сообщества и документацию. Оптимальный набор инструментов зависит от типа данных, размера проекта и конкретных задач.

Примеры эффективных комбинаций инструментов для разных задач:

# Пайплайн для табличных данных
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Определение преобразований для разных типов признаков
numeric_features = ['age', 'income', 'score']
categorical_features = ['gender', 'location', 'segment']

preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', StandardScaler(), numeric_features),
('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), categorical_features)
])

# Создание полного пайплайна
pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor)])

# Применение преобразований
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)
X_train_processed = pipeline.fit_transform(X_train)
X_test_processed = pipeline.transform(X_test)

# Пайплайн для аугментации изображений
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

transform = A.Compose([
A.RandomCrop(height=256, width=256),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
A.Normalize(mean=[0\.485, 0.456, 0.406], std=[0\.229, 0.224, 0.225]),
ToTensorV2()
])

# Применение аугментации к изображению
augmented = transform(image=image)
augmented_image = augmented["image"]

Качественная подготовка данных — не просто технический этап, а искусство балансирования между исходным материалом и потребностями модели. Освоив шесть ключевых этапов — от сбора и очистки до аугментации и разделения — вы получаете контроль над самым важным аспектом машинного обучения. Помните: алгоритмы можно заменить, архитектуры улучшить, но никакая технология не компенсирует фундаментальные проблемы с данными. Инвестируйте время в подготовку данных сейчас, чтобы избежать месяцев отладки и разочарований позже. В мире ИИ правило "мусор на входе — мусор на выходе" актуально как никогда.

Читайте также

• Защита CI/CD конвейеров: безопасность без потери скорости
• Как открыть свой интернет-провайдер: техника, лицензии, прибыль
• Автотесты: суть и написание – как создать эффективные скрипты
• Жизненный цикл проекта: пример
• Docker: как освоить контейнеризацию и повысить ценность на рынке
• CI/CD пайплайны: практические конфигурации для разработчиков
• Интеграция docker-compose в GitHub Actions: автоматизация CI/CD
• DevOps: ключевые компетенции инженера для цифровой трансформации
• Искусственный интеллект в DevOps: Применение и перспективы
• DevOps: путь к автоматизации и повышению эффективности IT-процессов