. И вот здесь начинается самое интересное, но и самое трудоёмкое.
Важность очистки, разметки и структурирования данных.
Представьте, что вы нашли золотой слиток, но он покрыт грязью, смешан с камнями, а часть его вообще подделка. Чтобы сделать его ценным, нужно его очистить. С данными то же самое.
Очистка данных: Это как детокс для вашей информации.
Удаление дубликатов: Если один и тот же клиент записан дважды с немного разными данными, это создаст путаницу.
Исправление ошибок: Опечатки в именах, неверные цифры, неправильные даты. "Москва" и "москва" для компьютера – это разные вещи.
Обработка пропусков: Что делать, если в поле "возраст клиента" пусто? Удалить запись? Заполнить средним значением? Это важное решение.
Приведение к единому формату (нормализация): Если цены где-то указаны в рублях, а где-то в долларах, или даты записаны в разных форматах (ДД.ММ.ГГГГ vs ГГГГ-ММ-ДД), нейросеть не сможет с ними работать. Нужно привести всё к единому стандарту.
Проблема: Если в вашей базе клиентов у одного и того же человека разный номер телефона в разных записях, или если в поле "город" есть "Санкт-Петербург", "СПб" и "Питер", нейросеть будет считать это разными объектами. Она будет "учиться" на этой путанице и давать неверные результаты.
Разметка данных (аннотирование): Это как подписание фотографий в альбоме.
Если вы хотите, чтобы нейросеть распознавала кошек на фотографиях, вам нужно вручную "показать" ей тысячи фотографий и на каждой обвести кошку, подписав: "это кошка".
Если вы хотите, чтобы нейросеть понимала, какой из отзывов клиента является положительным, а какой отрицательным, вам или вашим сотрудникам придётся прочитать тысячи отзывов и пометить каждый: "позитивный", "негативный", "нейтральный".
Этот процесс может быть очень трудоёмким, но он критически важен. Без размеченных данных нейросеть не поймёт, что именно она должна искать или определять.
Структурирование данных: Это как организация библиотеки, где у каждой книги есть своё место.
Табличные данные: Самый распространённый вид. Это таблицы с рядами и колонками, где каждая колонка имеет определённое значение (например, "имя клиента", "дата покупки", "сумма заказа"). Нейросети обожают такие данные.
Неструктурированные данные: Тексты, изображения, аудио – всё, что не укладывается в чёткие колонки. Эти данные требуют больше усилий для подготовки. Например, из свободной текстовой формы отзыва нужно извлечь конкретные параметры, такие как "название продукта" или "оценка".