การเตรียมข้อมูลคืออะไร
ML และการเตรียมข้อมูลมีความสัมพันธ์กันอย่างไร
เหตุใดการเตรียมข้อมูลจึงมีความสำคัญสำหรับ ML
ข้อมูลเป็นขุมพลังให้กับ ML การใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อนำเสนอธุรกิจของคุณในรูปแบบใหม่ แม้ว่าจะมีความท้าทาย แต่ก็มีความสำคัญ เพื่อให้ตอบโจทย์ผู้บริโภคได้อย่างต่อเนื่องในปัจจุบันและในอนาคต มันคือการแข่งขันว่าใครมีข้อมูลมากที่สุด และใครที่สามารถนำข้อมูลของตนมาใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจได้ดีขึ้นจะตอบสนองต่อโอกาสใหม่ ๆ ที่ไม่มีใครคาดคิดและยังไม่ค้นพบได้เร็วกว่า กระบวนการที่สำคัญแต่เป็นเรื่องน่าเบื่อนี้เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นในการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ ML ที่แม่นยำ อีกทั้งยังเป็นส่วนที่ต้องใช้เวลามากที่สุดในโปรเจกต์ ML ด้วย เพื่อลดการลงทุนด้านเวลานี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงสามารถใช้เครื่องมือต่าง ๆ ที่ช่วยทำให้การเตรียมข้อมูลนี้ดำเนินไปโดยอัตโนมัติได้หลายวิธี
คุณเตรียมข้อมูลของคุณอย่างไร
การเตรียมข้อมูลจะเกิดขึ้นหลังผ่านขั้นตอนหลายอย่างที่เริ่มด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ตามด้วยการทำความสะอาด การระบุประเภทข้อมูล การสอบทวน และการสร้างเป็นภาพ
รวบรวมข้อมูล
ทำความสะอาดข้อมูล
ระบุประเภทข้อมูล
สอบทวนและสร้างเป็นภาพ
AWS สามารถช่วยคุณได้อย่างไร
เครื่องมือการเตรียมข้อมูล Amazon SageMaker ช่วยองค์กรให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกทั้งจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Amazon SageMaker Data Wrangler เพื่อทำให้การเตรีบมข้อมูลที่มีโครงสร้างง่ายขึ้นด้วยการสร้างข้อมูลเป็นภาพในตัวผ่านอินเทอร์เฟซแบบภาพและไม่ใช้โค้ด SageMaker Data Wrangler รวมถึงการแปลงข้อมูลในตัวมากกว่า 300 แบบ คุณจึงสามารถทำข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบบรรทัดฐาน เปลี่ยนสภาพข้อมูล และรวมคุณสมบัติต่าง ๆ เข้าด้วยกันได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใด ๆ นอกจากนี้คุณยังสามารถเอาการแปลงข้อมูลแบบกำหนดเองของคุณใน Python หรือ Apache Spark มาใช้ได้ด้วยหากคุณต้องการ สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง คุณจะจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณภาพสูงและมีการระบุประเภทข้อมูล เมื่อใช้ Amazon SageMaker Ground Truth Plus คุณจะสามารถสร้างชุดข้อมูลสำหรับฝึกอบรม ML คุณภาพสูงได้ในขณะที่ลดต้นทุนในการระบุประเภทข้อมูลได้สูงสุด 40% โดยไม่จำเป็นต้องสร้างแอปพลิเคชันการติดป้ายหรือบริหารจัดการบุคลากรในการติดป้ายด้วยตัวคุณเอง
สำหรับนักวิเคราะห์หรือผู้ใช้ธุรกิจที่ต้องการเตรียมข้อมูลภายในโน้ตบุ้ค คุณสามารถเรียกดู ค้นพบ และเชื่อมต่อกับสภาพแวดล้อมการประมวลผลข้อมูล Spark ซึ่งทำงานบน Amazon EMR จากโน้ตบุ้ค Amazon SageMaker Studio ของคุณโดยใข้แค่ไม่กี่คลิกตามที่ปรากฏแก่สายตา เมื่อเชื่อมต่อแล้ว คุณสามารถทำการโต้ตอบเพื่อสืบค้น สำรวจ และสร้างข้อมูลเป็นภาพ และรันงาน Spark โดยใช้ภาษาที่คุณเลือก (SQL, Python หรือ Scala) เพื่อสร้างการเตรีบมข้อมูลและเวิร์กโฟลว์ ML ที่ครบสมบูรณ์