Aprende como a limpeza de dados garante conjuntos de dados precisos e de alta qualidade para IA e ML. Melhora o desempenho do modelo com técnicas de limpeza eficientes.
A limpeza de dados é o processo de preparação e refinamento de dados em bruto para garantir a sua qualidade, consistência e relevância para utilização em aplicações de aprendizagem automática (ML) e inteligência artificial (IA). Envolve a identificação e correção de erros, o preenchimento de valores em falta, a remoção de duplicados e a garantia de uma formatação uniforme. Dados de alta qualidade são essenciais para treinar modelos de ML precisos e fiáveis, e a limpeza de dados é um passo fundamental para o conseguir.
A limpeza de dados é fundamental no contexto da IA e do ML porque o desempenho dos modelos está diretamente ligado à qualidade dos dados utilizados para a formação. Dados sujos ou inconsistentes podem levar a previsões imprecisas, resultados enviesados e conhecimentos pouco fiáveis. Ao garantir que os dados são precisos, completos e formatados corretamente, a limpeza de dados melhora o desempenho do modelo e ajuda a evitar problemas como o sobreajuste ou o subajuste.
Para obter orientações pormenorizadas sobre a preparação de dados anotados, consulta o guia de pré-processamento de dados.
Nos fluxos de trabalho de IA e ML, a limpeza de dados é frequentemente uma das etapas preliminares no pipeline de pré-processamento de dados mais amplo. Assim que os dados são limpos, podem ser aumentados, normalizados ou divididos em conjuntos de treino, validação e teste.
Uma instituição financeira reúne dados de transacções para treinar um modelo de ML para deteção de fraudes. O conjunto de dados em bruto contém valores em falta no campo "local da transação" e entradas duplicadas para algumas transacções. A limpeza de dados envolve:
Este processo melhora a qualidade do conjunto de dados, permitindo que o modelo identifique corretamente padrões fraudulentos sem se distrair com erros ou inconsistências.
Na agricultura orientada para a IA, os sensores recolhem dados sobre a qualidade do solo, as condições meteorológicas e a saúde das culturas. Os dados em bruto contêm frequentemente ruído devido a avarias dos sensores ou a erros de transmissão de dados. Ao limpar os dados - eliminando os valores atípicos e preenchendo as leituras em falta - o conjunto de dados torna-se mais fiável para modelos de treino que prevêem tempos de plantação ideais ou rendimentos esperados. Sabe mais sobre a IA na agricultura.
Várias ferramentas e plataformas ajudam na limpeza de dados, desde simples software de folha de cálculo a bibliotecas de programação avançadas. Para projectos de grande escala, a integração de fluxos de trabalho de limpeza de dados com plataformas como Ultralytics HUB pode simplificar o processo e garantir uma compatibilidade perfeita com modelos de IA como Ultralytics YOLO.
A limpeza de dados é um passo crucial no pipeline de IA e ML, lançando as bases para modelos precisos, eficientes e impactantes. A utilização de ferramentas e práticas recomendadas garante que os teus dados estão prontos para gerar informações e inovações significativas em todos os sectores.
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