Также существуют временные ряды – это последовательность данных, собранных или измеренных на протяжении времени. Например, данные о потоках пользователей на сайте могут быть собраны в виде временных рядов и затем анализироваться для составления прогнозов. Для работы с временными рядами применяются специфические модели, такие как ARIMA или LSTM.
Помимо типизации данных, важно учитывать особенности их масштабирования и нормализации. Структурированные и числовые данные могут требовать нормализации, чтобы привести их к схожему масштабу, что улучшает качество обучаемых моделей. Для этого часто используются методы, такие как масштабирование по минимальному и максимальному значению или нормализация по Z-оценке. Нормализация не применяется к категориальным данным, и в таких случаях используется кодирование, например, одноразовое кодирование.
В заключение, понимание типов данных и их особенностей критически важно для разработки моделей машинного обучения. Основное внимание следует уделять не только сбору и предварительной обработке данных, но и их типам, а также каждому аспекту анализа и возможным методам интеграции в модели. Знание особенностей и возможностей разных типов данных может значительно повысить эффективность обучаемых систем и привести к более точным результатам.
Различия между структурированными и неструктурированными данными
Структурированные и неструктурированные данные – это два основных типа информации, которые обрабатываются в машинном обучении. Их различия влияют на методы сбора, очистки и анализа. Понимание этих различий не только помогает оптимизировать работу с данными, но и служит основой для выбора лучших подходов к созданию моделей машинного обучения.
Структурированные данные организованы в фиксированные схемы. Они имеют четко определённый формат, что облегчает их обработку с помощью реляционных баз данных, таблиц и аналогичных систем. Примеры таких данных могут включать таблицы с записями клиентов, где каждая строка содержит поля, такие как имя, адрес, номер телефона и электронная почта. Элементарный запрос на языке SQL, например, SELECT * FROM customers WHERE country = 'USA', показывает, как можно эффективно извлекать информацию из структурированных данных. Структурированные данные выделяются высокой предсказуемостью, что делает их идеальными для использования в классических алгоритмах машинного обучения и анализе.