Машинное обучение процветает на данных. Но не все данные одинаковы. Понимание типов данных, используемых в машинном обучении, имеет решающее значение для выбора соответствующих алгоритмов, этапов предварительной обработки и методов оценки.
В этом руководстве рассматриваются основные типы данных в машинном обучении с примерами и вариантами использования каждого из них.
1. Структурированные данные
Структурированные данные организованы в табличной форме — строки и столбцы с четко определенными типами.
Числовые данные
-
Типы :
-
Непрерывно : любое значение в пределах магазин диапазона (например, рост, вес, цена)
-
Дискретные : определенные целые значения (например, количество покупок)
-
-
Вариант использования : регрессионные модели, деревья решений, кластеризация методом k-средних
Категориальные данные
-
Типы :
-
Номинальный : категории без порядка (например, пол, тип продукта)
-
Порядковый номер : категории с порядком (например, уровень образования, шкалы оценок)
-
-
Пример использования : модели Подробный список алгоритмов интеллектуального анализа данных классификации, такие как логистическая регрессия или наивный байесовский алгоритм.
2. Неструктурированные данные
Неструктурированные данные не имеют предопределенного формата. Они богаты, но требуют предварительной обработки.
Текстовые данные
-
Примеры : электронные письма, обзоры продуктов, журналы чатов.
-
Вариант использования : обработка естественного языка (NLP), анализ настроений, чат-боты
Данные изображения
-
Примеры : фотографии, медицинские сканы, изображения продуктов.
-
Вариант использования : задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений или обнаружение объектов.
Аудиоданные
-
Примеры : голосовые команды, музыкальные файлы, записи звонков.
-
Вариант использования : распознавание речи, обнаружение эмоций
Видеоданные
-
Примеры : записи видеонаблюдения, видеоуроки.
-
Вариант использования : распознавание Мобильный Лидер действий, обобщение видео, обнаружение аномалий
3. Данные временных рядов
Данные временных рядов собираются с течением времени и упорядочиваются в хронологическом порядке.
-
Примеры : цены акций, данные о погоде, показания датчиков Интернета вещей.
-
Вариант использования : прогнозирование, обнаружение аномалий, анализ тенденций
4. Графические данные
Графические данные представляют сущности в виде узлов, а отношения — в виде ребер.
-
Примеры : социальные сети, рекомендательные системы, мошеннические сети.
-
Пример использования : графовые нейронные сети (GNN), прогнозирование связей, обнаружение сообществ
5. Мультимодальные данные
Мультимодальные данные объединяют различные типы (например, текст + изображение).
-
Примеры : сообщения в социальных сетях (текст, изображение, видео), медицинские записи (изображение + текст).
-
Вариант использования : Расширенные приложения ИИ, такие как визуальные ответы на вопросы, поддержка медицинской диагностики.
Заключение
В машинном обучении характер ваших данных определяет вашу стратегию предварительной обработки, выбор модели и метод оценки . Структурированные данные остаются распространенными в корпоративных приложениях, но неструктурированные и мультимодальные данные все чаще становятся движущей силой инноваций в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и предиктивная аналитика.
Понимание и правильное определение типов данных обеспечивает более точные, масштабируемые и надежные решения машинного обучения.