Datenvorverarbeitung

Warum ist die Datenvorverarbeitung wichtig?

Das Prinzip "Garbage in, garbage out" gilt auch für das maschinelle Lernen. Modelle lernen Muster direkt aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Wenn die Eingabedaten fehlerhaft sind, lernt das Modell falsche oder irrelevante Muster, was zu schlechten Vorhersagen und unzuverlässigen Ergebnissen führt. Qualitativ hochwertige, gut aufbereitete Daten sind entscheidend für den Aufbau effektiver Modelle, wie zum Beispiel Ultralytics YOLO für anspruchsvolle Aufgaben wie die Objekterkennung. Eine ordnungsgemäße Datenvorverarbeitung trägt wesentlich dazu bei:

• Verbesserung der Modellgenauigkeit: Saubere und gut strukturierte Daten helfen dem Modell, sinnvolle Muster effektiver zu lernen.
• Steigerung der Effizienz: Die Vorverarbeitung kann die für das Training benötigten Rechenressourcen reduzieren, indem die Daten vereinfacht oder ihre Dimensionalität verringert wird.
• Verringerung der Überanpassung: Der Umgang mit Rauschen und Ausreißern kann verhindern, dass das Modell diese irrelevanten Details lernt, was seine Fähigkeit zur Generalisierung auf neue Daten verbessert und eine Überanpassung verhindert.
• Sicherstellung der Zuverlässigkeit: Eine konsistente Datenformatierung führt zu einem stabileren und zuverlässigeren Modellverhalten sowohl beim Training als auch bei der Inferenz.

Gängige Techniken der Datenvorverarbeitung

Bei der Datenvorverarbeitung werden je nach Datentyp und spezifischer ML-Aufgabe verschiedene Techniken eingesetzt, oft in Kombination. Zu den wichtigsten Techniken gehören:

• Datenbereinigung: Hier geht es darum, Fehler zu identifizieren und zu korrigieren, fehlende Werte zu behandeln (z. B. durch Imputation oder Entfernung) und mit Ausreißern oder verrauschten Datenpunkten umzugehen. Werkzeuge wie Pandas werden in Python häufig dafür verwendet.
• Datenumwandlung: In diesem Schritt werden die Daten in ein geeigneteres Format umgewandelt.
  • Skalierung: Techniken wie die Normalisierung (Skalierung der Daten auf einen Bereich, typischerweise 0 bis 1) oder die Standardisierung (Skalierung der Daten auf einen Mittelwert von Null und eine Varianz von einer Einheit) helfen Algorithmen, die empfindlich auf die Skalierung von Merkmalen reagieren, wie z. B. Modelle, die auf Gradientenabstieg basieren. Mehr über Skalierungstechniken erfährst du in der Scikit-learn Preprocessing-Dokumentation.
  • Kodierung: Umwandlung von kategorischen Merkmalen (wie Textbeschriftungen) in numerische Darstellungen (z. B. One-Hot-Codierung), die Modelle verarbeiten können.
• Feature Engineering: Neue, potenziell aussagekräftigere Merkmale aus bestehenden Merkmalen erstellen, um die Modellleistung zu verbessern. Das erfordert Fachwissen und Kreativität.
• Merkmalsextraktion: Automatisches Ableiten eines kleineren Satzes von Merkmalen aus den Originaldaten unter Beibehaltung der wesentlichen Informationen. Dies geschieht oft mit Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA).
• Dimensionalitätsreduktion: Verringerung der Anzahl von Eingangsmerkmalen, um das Modell zu vereinfachen, die Trainingszeit zu verkürzen und das Risiko der Überanpassung zu mindern, was besonders bei Big Data wichtig ist.
• Bildspezifische Vorverarbeitung: Bei Computer-Vision-Aufgaben gehören zu den üblichen Schritten die Größenanpassung von Bildern auf eine einheitliche Größe, die Umwandlung von Farbräumen (z. B. BGR in RGB), die Anpassung von Helligkeit oder Kontrast und die Anwendung von Filtern zur Rauschunterdrückung mit Bibliotheken wie OpenCV. Ultralytics bietet eine Anleitung zur Vorverarbeitung von kommentierten Daten für YOLO .

Anwendungen in der realen Welt

Die Datenvorverarbeitung ist für unzählige KI/ML-Anwendungen entscheidend:

1. Medizinische Bildanalyse: Bevor ein KI-Modell MRT- oder CT-Scans auf Anomalien wie Tumore analysieren kann(Beispiel: Gehirntumor-Datensatz), müssen die Bilder vorverarbeitet werden. Dazu gehören häufig die Rauschunterdrückung mit Filtern, die Intensitätsnormalisierung, um die Helligkeitswerte verschiedener Scans und Geräte zu standardisieren, und die Bildregistrierung, um mehrere Scans aufeinander abzustimmen. Diese Schritte stellen sicher, dass das Modell konsistente Daten erhält, die es ihm ermöglichen, subtile Anomalien genau zu erkennen. Das ist wichtig für Anwendungen der KI im Gesundheitswesen.
2. Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos sind auf Sensoren wie Kameras und LiDAR angewiesen. Die Rohdaten dieser Sensoren müssen umfassend vorverarbeitet werden. Kamerabilder müssen möglicherweise in der Größe verändert, farblich korrigiert und in der Helligkeit angepasst werden, um unterschiedlichen Lichtverhältnissen gerecht zu werden. LiDAR-Punktwolkendaten müssen möglicherweise gefiltert werden, um Rauschen oder Bodenpunkte zu entfernen. Diese Vorverarbeitung stellt sicher, dass die Objekterkennungs- und -verfolgungssysteme saubere, standardisierte Daten erhalten, um Fußgänger, Fahrzeuge und Hindernisse zuverlässig zu identifizieren, was für die Sicherheit in KI-Anwendungen im Automobilbereich entscheidend ist.

Datenvorverarbeitung im Vergleich zu verwandten Konzepten

Es ist hilfreich, die Datenvorverarbeitung von eng verwandten Begriffen zu unterscheiden:

• Datenbereinigung vs. Datenvorverarbeitung: Die Datenbereinigung ist ein Teilbereich der Datenvorverarbeitung, der sich speziell auf die Identifizierung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und fehlenden Werten im Datensatz konzentriert. Die Vorverarbeitung ist breiter angelegt und umfasst sowohl die Bereinigung als auch die Transformation, Skalierung und Bearbeitung von Merkmalen.
• Datenerweiterung vs. Datenvorverarbeitung: Bei der Datenerweiterung wird die Größe und Vielfalt des Trainingsdatensatzes künstlich vergrößert, indem veränderte Kopien der vorhandenen Daten erstellt werden (z. B. durch Drehen oder Spiegeln von Bildern). Die Datenerweiterung ist ein wichtiger Bestandteil der Datenvorbereitung für das Training, vor allem beim Deep Learning, und wird in der Regel nach den ersten Vorverarbeitungsschritten wie Bereinigung und Größenänderung durchgeführt. Erforsche Tipps für das Modelltraining, einschließlich Strategien zur Datenerweiterung.
• Feature Engineering vs. Data Preprocessing: Beim Feature-Engineering werden aus vorhandenen Daten neue Eingangsmerkmale erstellt. Es wird oft als ein Schritt innerhalb der allgemeinen Datenvorverarbeitung betrachtet, um die Vorhersagekraft des Modells zu verbessern.
• Datenbeschriftung vs. Datenvorverarbeitung: Bei der Datenbeschriftung werden den Rohdaten aussagekräftige Tags oder Anmerkungen (wie das Zeichnen von Begrenzungsrahmen um Objekte) zugewiesen. Dies ist wichtig für überwachte Lernaufgaben. Die Beschriftung ist ein eigener Schritt, der normalerweise vor oder neben der Vorverarbeitung stattfindet. Qualitativ hochwertige Beschriftungen in Kombination mit einer effektiven Vorverarbeitung sind entscheidend für das Modelltraining. Weitere Informationen findest du im Ultralytics Leitfaden zur Datenerfassung und -beschriftung.

Die Verwaltung von Datensätzen und die Durchführung von Vorverarbeitungsschritten können mit Plattformen wie Ultralytics HUB, die Tools für die Datensatzverwaltung und das Modelltraining bieten, optimiert werden.