Попередня обробка ШІ — це все, що ви робите з необробленими даними перед (а іноді й під час) навчання або логічного висновку, щоб модель могла насправді навчатися на них. Це не просто «очищення». Це очищення, формування, масштабування, кодування, доповнення та пакування даних у узгоджене представлення, яке пізніше не призведе до непомітних помилок у роботі вашої моделі. [1]
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Як протестувати моделі штучного інтелекту на реальну продуктивність
Практичні методи для швидкої оцінки точності, надійності та зміщення.
🔗 Чи є перетворення тексту в мовлення штучним інтелектом і як він працює
Пояснює основи синтезу мовлення, ключові способи використання та поширені обмеження сьогодні.
🔗 Чи може ШІ сьогодні точно читати скорописний текст?
Охоплює проблеми розпізнавання, найкращі інструменти та поради щодо точності.
🔗 Наскільки точний ШІ у виконанні поширених завдань
Розбиває коефіцієнти точності, контрольні показники та надійність у реальних умовах.
Попередня обробка ШІ простою мовою (і чим вона не є) 🤝
Попередня обробка за допомогою штучного інтелекту — це перетворення необроблених вхідних даних (таблиць, тексту, зображень, журналів) на готові до моделювання функції. Якщо необроблені дані — це безладний гараж, то попередня обробка — це маркування коробок, викидання розбитого мотлоху та складання речей у стоси, щоб ви могли пройтися крізь них, не травмуючись.
Це не сама модель. Це те, що робить модель можливою:
-
перетворення категорій на числа (однозначні, порядкові тощо) [1]
-
масштабування великих числових діапазонів до розумних діапазонів (стандартизація, мінімакс тощо) [1]
-
токенізація тексту у вхідні ідентифікатори (і зазвичай маску уваги) [3]
-
зміна розміру/обрізка зображень та відповідне застосування детермінованих та випадкових перетворень [4]
-
побудова повторюваних конвеєрів, щоб навчальні та «реальні» вхідні дані не розходилися ледь помітно [2]
Одне невелике практичне зауваження: «попередня обробка» включає все, що відбувається послідовно, перш ніж модель отримає вхідні дані . Деякі команди поділяють це на «інженерію функцій» та «очищення даних», але в реальному житті ці межі розмиваються.
Чому попередня обробка за допомогою штучного інтелекту важливіша, ніж люди визнають 😬
Модель — це зіставник шаблонів, а не читач думок. Якщо ваші вхідні дані суперечливі, модель засвоює суперечливі правила. Це не філософія, це болісно буквально.
Попередня обробка допомагає вам:
-
Покращуйте стабільність навчання , додаючи ознаки до представлень, які оцінювачі можуть надійно використовувати (особливо, коли йдеться про масштабування/кодування). [1]
-
Зменште шум , зробивши безладну реальність схожою на щось, з чого модель може узагальнювати (замість запам'ятовування дивних артефактів).
-
Запобігання таким режимам мовчазних збоїв , як витік та невідповідності навчання/обслуговування (які виглядають «дивовижно» під час перевірки, а потім і на виробництві). [2]
-
Пришвидшення ітерації, оскільки повторювані перетворення перевершують спагеті з блокнотів щодня.
Також, саме звідси походить значна частина «модельної продуктивності». Як не дивно, дуже багато. Іноді це здається несправедливим, але така реальність 🙃
Що робить конвеєр попередньої обробки ШІ хорошим ✅
«Хороша версія» попередньої обробки зазвичай має такі якості:
-
Відтворюваність : той самий вхід → той самий вихід (немає таємничої випадковості, хіба що це навмисне доповнення).
-
Узгодженість обслуговування навчання : все, що ви робите під час навчання, застосовується так само під час виведення (ті самі підібрані параметри, ті самі карти категорій, та сама конфігурація токенаізатора тощо). [2]
-
Безпека від витоків : ніщо в оцінці/випробуванні не впливає на жодний
підгонки. (Більше про цю пастку трохи пізніше.) [2] -
Спостережуваний : ви можете перевірити, що змінилося (статистика функцій, відсутність, кількість категорій), тому налагодження не є інженерією на основі вібрацій.
Якщо ваша попередня обробка — це купа комірок зошита під назвою final_v7_really_final_ok … ви знаєте, як це працює. Вона працює, поки не перестане 😬
Основні структурні блоки попередньої обробки ШІ 🧱
Уявіть собі попередню обробку як набір будівельних блоків, які ви об'єднуєте в конвеєр.
1) Очищення та перевірка 🧼
Типові завдання:
-
видалити дублікати
-
обробляти відсутні значення (відкидати, імпутувати або явно представляти відсутність)
-
застосовувати типи, одиниці вимірювання та діапазони
-
виявляти неправильно сформовані вхідні дані
-
стандартизувати текстові формати (пробіли, правила регістру, особливості Unicode)
Ця частина не гламурна, але вона запобігає надзвичайно дурним помилкам. Я кажу це з любов'ю.
2) Кодування категоріальних даних 🔤
Більшість моделей не можуть безпосередньо використовувати необроблені рядки, такі як "red" або "premium_user" .
Поширені підходи:
-
Одноразове кодування (категорія → двійкові стовпці) [1]
-
Порядкове кодування (категорія → цілочисельний ідентифікатор) [1]
Головне не те, який кодер ви оберете, а те, щоб відображення залишалося узгодженим і не «змінювало форму» між навчанням та висновком. Саме так ви отримаєте модель, яка добре виглядає офлайн і поводиться як переслідувач онлайн. [2]
3) Масштабування та нормалізація ознак 📏
Масштабування має значення, коли об'єкти знаходяться в абсолютно різних діапазонах.
Дві класики:
-
Стандартизація : видалення середнього значення та масштабування до одиничної дисперсії [1]
-
Мін-макс масштабування : масштабування кожної функції в межах заданого діапазону [1]
Навіть коли ви використовуєте моделі, які «здебільшого справляються», масштабування часто робить конвеєри легшими для обмірковування та важчими для випадкового розриву.
4) Розробка функцій (або корисний чіт) 🧪
Саме тут ви спрощуєте роботу моделі, створюючи кращі сигнали:
-
співвідношення (кліки / покази)
-
вікна, що переміщуються (останні N днів)
-
кількість (подій на користувача)
-
логарифмічні перетворення для розподілів з важкими хвостами
У цьому є мистецтво. Іноді ви створюєте особливість, пишаєтеся нею… а вона нічого не дає. Або, що ще гірше, завдає болю. Це нормально. Не прив'язуйтесь емоційно до особливостей — вони не люблять вас у відповідь 😅
5) Правильне розподілення даних ✂️
Це звучить очевидно, поки це не перестає бути так:
-
випадкові розбиття для даних IID
-
розподіли часових рядів на основі часу
-
згруповані розбиття, коли об'єкти повторюються (користувачі, пристрої, пацієнти)
І найголовніше: розділіть перед підбором попередньої обробки, яка навчається на даних . Якщо ваш крок попередньої обробки «вивчає» параметри (такі як середні значення, словники, карти категорій), він повинен вивчити їх лише в результаті навчання. [2]
Попередня обробка ШІ за типом даних: табличні, текстові, зображення 🎛️
Попередня обробка змінює форму залежно від того, що ви передаєте моделі.
Табличні дані (електронні таблиці, журнали, бази даних) 📊
Звичайні кроки:
-
стратегія відсутньої цінності
-
категоричне кодування [1]
-
масштабування числових стовпців [1]
-
обробка викидів (правила домену перевершують «випадкове відсікання» здебільшого)
-
похідні ознаки (агрегації, затримки, ковзна статистика)
Практична порада: чітко визначте групи стовпців (числові, категоріальні, ідентифікаторні). Ваше майбутнє «я» буде вам вдячне.
Текстові дані (НЛП) 📝
Попередня обробка тексту часто включає:
-
токенізація на токени/підслова
-
перетворення на вхідні ідентифікатори
-
доповнення/усічення
-
створення масок уваги для пакетної обробки [3]
Крихітне правило, яке позбавляє від клопоту: для налаштувань на основі трансформаторів дотримуйтесь очікуваних налаштувань токенізації моделі та не займайтеся фрістайлінгом, якщо у вас немає на те причини. Фрістайлінг — це те, як ви отримаєте результат «тренується, але дивно»
Зображення (комп'ютерний зір) 🖼️
Типова попередня обробка:
-
змінити розмір / обрізати до узгоджених форм
-
детерміновані перетворення для оцінки
-
випадкові перетворення для доповнення навчання (наприклад, випадкове кадрування) [4]
Одна деталь, яку люди пропускають: «випадкові перетворення» — це не просто вібрація, вони буквально вибірково вибирають параметри кожного разу, коли їх викликають. Чудово підходить для різноманітного навчання, але жахливо для оцінювання, якщо ви забудете вимкнути випадковість. [4]
Пастка, в яку потрапляє кожен: витік даних 🕳️🐍
Витік інформації — це коли інформація з даних оцінювання проникає в навчання, часто через попередню обробку. Це може зробити вашу модель чарівною під час перевірки, а потім розчарувати вас у реальному світі.
Поширені схеми витоків:
-
масштабування з використанням статистики повного набору даних (замість лише навчання) [2]
-
побудова карт категорій за допомогою спільного використання методів навчання та тестування [2]
-
будь-який
fit()абоfit_transform(), який «бачить» тестовий набір [2]
Емпіричне правило (просте, жорстоке, ефективне):
-
Все, що має зручний крок, має бути у формі лише на тренуваннях.
-
Потім ви трансформації , використовуючи цей підібраний трансформатор. [2]
А якщо ви хочете перевірити на собі, «наскільки це може бути погано?», то у власній документації scikit-learn показано приклад витоку, де неправильний порядок попередньої обробки дає точність близько 0,76 для випадкових цілей, а потім падає до ~ 0,5 після усунення витоку. Ось наскільки переконливо неправильним може виглядати витік. [2]
Впровадження попередньої обробки у виробництво без хаосу 🏗️
Багато моделей зазнають невдачі у виробництві не тому, що модель «погана», а тому, що вхідна реальність — або ваш конвеєр.
Попередня обробка, орієнтована на виробництво, зазвичай включає:
-
Збережені артефакти (відображення енкодерів, параметри скалера, конфігурація токенаізатора), тому виведення використовує ті самі вивчені перетворення [2]
-
Суворі вхідні контракти (очікувані стовпці/типи/діапазони)
-
Моніторинг перекосу та дрейфу , оскільки виробничі дані будуть блукати [5]
Якщо вам потрібні конкретні визначення: моніторинг моделей Vertex AI від Google розрізняє перекіс обслуговування навчання (розподіл продукції відхиляється від навчання) та дрейф висновків (розподіл продукції змінюється з часом), а також підтримує моніторинг як категоріальних, так і числових ознак. [5]
Бо сюрпризи дорогі. І не ті, що приємні.
Порівняльна таблиця: поширені інструменти попередньої обробки + моніторингу (і для кого вони призначені) 🧰
| Інструмент / бібліотека | Найкраще для | Ціна | Чому це працює (і трохи чесності) |
|---|---|---|---|
| попередня обробка scikit-learn | Табличні конвеєри машинного навчання | Безкоштовно | Надійні енкодери + скалери (OneHotEncoder, StandardScaler тощо) та передбачувана поведінка [1] |
| Токенізатори Hugging Face | Підготовка до вхідних даних НЛП | Безкоштовно | Створює ідентифікатори вводу + маски уваги послідовно для всіх прогонів/моделей [3] |
| перетворення факельного бачення | Трансформація + збільшення зору | Безкоштовно | Чистий спосіб поєднання детермінованих та випадкових перетворень в одному конвеєрі [4] |
| Моніторинг моделі Vertex AI | Виявлення дрейфу/перекосу в продукті | Платний (хмарний) | Монітори мають функцію перекісу/дрейфу та сповіщають про перевищення порогових значень [5] |
(Так, у цього столу все ще є думки. Але принаймні це чесні думки 😅)
Практичний контрольний список попередньої обробки, який ви можете реально використовувати 📌
Перед тренуванням
-
Визначити схему вхідних даних (типи, одиниці вимірювання, дозволені діапазони)
-
Аудит відсутніх значень та дублікатів
-
Правильно розподіліть дані (випадково / за часом / згруповано)
-
Попередня обробка підгонки лише на тренуванні (
fit/fit_transformзалишається на навчанні) [2] -
Збереження артефактів попередньої обробки для можливості повторного використання під час логічного висновку [2]
Під час навчання
-
Застосовуйте випадкову аугментацію лише там, де це доречно (зазвичай лише навчальний поділ) [4]
-
Зберігайте детермінованість попередньої обробки оцінювання [4]
-
Відстежуйте зміни попередньої обробки, як-от зміни моделі (бо вони є такими)
Перед розгортанням
-
Переконайтеся, що виведення використовує ідентичний шлях попередньої обробки та артефакти [2]
-
Налаштуйте моніторинг дрейфу/перекосу (навіть базові перевірки розподілу ознак мають велике значення) [5]
Глибоке занурення: поширені помилки попередньої обробки (і як їх уникнути) 🧯
Помилка 1: «Я просто швидко все нормалізую» 😵
Якщо ви обчислюєте параметри масштабування для повного набору даних, ви витікаєте інформацію про оцінку. Підігнати на поїзд, решту перетворити. [2]
Помилка 2: категорії дрейфують у хаос 🧩
Якщо ваше зіставлення категорій змінюється між навчанням та висновком, ваша модель може непомітно неправильно інтерпретувати світ. Залишайте зіставлення фіксованими за допомогою збережених артефактів. [2]
Помилка 3: випадкове доповнення прокрадається в оцінку 🎲
Випадкові перетворення чудово підходять для навчання, але їх не слід «таємно вмикати», коли ви намагаєтеся виміряти продуктивність. (Випадкові означає випадкові.) [4]
Заключні зауваження 🧠✨
Попередня обробка за допомогою штучного інтелекту — це дисципліноване мистецтво перетворення безладної реальності на узгоджені вхідні дані моделі. Вона охоплює очищення, кодування, масштабування, токенізацію, перетворення зображень і, що найважливіше, повторювані конвеєри та артефакти.
-
Виконуйте попередню обробку свідомо, а не випадково. [2]
-
Спочатку розділіть, трансформація форми відбувається лише під час тренування, уникайте витоків. [2]
-
Використовуйте попередню обробку, відповідну модальності (токеналізатори для тексту, перетворення для зображень). [3][4]
-
Слідкуйте за перекісом/дрейфом виробництва, щоб ваша модель поступово не втрачала нісенітницю. [5]
І якщо ви коли-небудь застрягнете, запитайте себе:
«Чи мав би цей крок попередньої обробки сенс, якби я запустив його завтра на абсолютно нових даних?»
Якщо відповідь «е-е… можливо?», це ваша підказка 😬
Посилання
[1] API scikit-learn:
sklearn.preprocessing (енкодери, скалери, нормалізація) [2] scikit-learn: Поширені помилки - Витік даних та як його уникнути
[3] Документація Hugging Face Transformers: Токенізатори (вхідні ідентифікатори, маски уваги)
[4] Документація PyTorch Torchvision: Трансформації (Зміна розміру/нормалізація + випадкові трансформації)
[5] Документація Google Cloud Vertex AI: Огляд моніторингу моделей (перекіс та дрейф ознак)