Загрузка данных для Machine Learning

Сегодня большие данные — везде: объемы продаж по периодам, результаты скидок и акций, поведение пользователей на сайте. Если их анализировать при помощи Machine Learning (машинного обучения), от них можно получить и большую пользу. Для этого вам потребуется загрузка данных для обучения и собственно анализируемых данных.

Загрузка данных — одно из ключевых действий в Machine Learning. Анализ при помощи машинного обучения строится на применении к новым данным методов, которые уже показали свою эффективность на практике с другими данными. Именно загрузка этих данных производится в программу для обучения.

Основная идея Machine Learning заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал созданный для него алгоритм, а самостоятельно обучался решению поставленной задачи.

Существуют два основных типа обучения:

• обучение с учителем — в машину загружаются данные и некие гипотезы, которые нужно проверить, и на их основе машина обучается (обычно в этом случае используются методы регрессии и классификации),
• обучение без учителя — в машину производится загрузка только данных, без гипотез, свойства этих данных нужно определить (в таких ситуациях применяются методы кластеризации и уменьшения размерности).

Загрузка данных для обучения нейронных сетей

Одной из самых популярных моделей машинного обучения являются нейронные сети — обучение программы, описывающее некоторый процесс при помощи модели реальной нейронной сети. Использовать такой вид анализа начали в 80-е годы прошлого века, но тогда зачастую для него не хватало мощностей компьютеров: сейчас они снова стали популярными благодаря новым техническим возможностям электроники. С помощью нейронных сетей можно загружать big data для анализа больших данных и классификации и строить крайне сложные модели. 

Как загружать данные для Machine Learning

Иногда для загрузки данных для машинного обучения нужно собирать их из разных источников:

Загрузка данных для машинного обучения — отдельная история. Столько данных, сколько требуется для полноценного обучения, самостоятельно собрать достаточно сложно. Поэтому многие аналитики ищут специальные комплекты данных — датасеты — в интернете. Сейчас эта тенденция стала настолько обширной, что появились целые каталоги датасетов по тематикам:

• жилье,
• экономика и финансы,
• государственные данные,
• медицинские данные и др.

Найти эти датасеты можно тремя способами:

• взять готовые датасеты с конкурсных платформ и соревнований, интернет-порталов и сообществ, а также открытых данных по Data Science и Machine Learning,
• собрать неструктурированные данные с веб-платформ со статистикой, которые потом нужно подвергнуть препроцессингу,
• собрать информацию с веб-страниц при помощи роботов-парсеров, если автоматический сбор информации на них недоступен.

Для лучшего результата обучения программы, можно использовать все три способа. Тогда датасет будет более богат разнообразной информацией.