Кластеризация датасет

Одной из основных задач машинного обучения без надзора является кластеризация. Цель - классифицировать экземпляры заданного набора данных в различные кластеры на основе их общих характеристик. Группировка имеет практическое применение в различных областях, таких как маркетинговые исследования, анализ социальных сетей, биоинформатика и медицина. Датасет упрощает рабочий процесс ML, следуя концепции low-code, что делает его идеальным выбором для новичков и экспертов, которые хотят быстро создавать прототипы моделей ML.

В современном конкурентном мире крайне важно понимать поведение клиентов и классифицировать их на основе демографических характеристик и покупательского поведения. Это является важным аспектом сегментации потребителей и позволяет маркетологам лучше адаптировать маркетинговую деятельность к различным подгруппам аудитории в рамках стратегий продвижения, маркетинга и разработки продуктов.

Задача группировки больших объемов категориальных данных имеет большое значение для систем анализа данных. Категоризированные данные можно встретить во всех отраслях, включая производство, торговлю, маркетинг и медицину. Она также включает в себя анализ и классификацию текстовых документов (text mining).

Категориальные данные относятся к качественным характеристикам объекта, измеряемым по шкале наименований. При использовании шкалы наименований указывается только то, идентичны ли сущности в отношении измеряемого свойства.

Алгоритмы, основанные на вычислении бинарного расстояния (k-means и подобные), в основном применимы к числовым данным. Их работа с последовательностями записей, содержащих большое количество нечисловых сущностей, неудовлетворительна. Кроме того, более важным, чем сложность построения метрики для вычисления расстояний между категориальными атрибутами, является тот факт, что каждая итерация алгоритма требует попарных сравнений между объектами, и может быть большое количество итераций. Это не относится к таблицам с миллионами записей и тысячами полей.

Табличное представление обработанной и структурированной информации называется набором данных. В такой таблице объекты называются строками, а характеристики - столбцами. Набор этой информации называется данными разметки и служит основой для машинного обучения.

Форма предоставляемой информации может быть различной. Например, если в приложение необходимо добавить речевой поиск, достаточно предоставить нейронной сети необработанные речевые данные. Чтобы облегчить ИИ распознавание запросов, следует использовать как можно больше примеров. Под примерами понимаются фрагменты записанной речи в аудиоформате, части записанной речи и их переводы.

Набор данных - это последовательность обработанных и структурированных данных. Каждый объект в наборе данных имеет определенные характеристики, такие как атрибуты, связи между объектами и конкретные места в наборе данных. Он используется для формирования гипотез, выводов и обучения нейронных сетей на основе данных.

Возьмем, к примеру, набор фотографий различных животных. Сам по себе набор - это просто пул данных, и его нельзя использовать для анализа или обучения нейронной сети. Чтобы создать группу данных, необходимо точно определить, какое животное изображено на фотографии, и чем оно отличается от других животных.

Где искать датасеты:

• Google Dataset Search. Dataset Search позволяет искать любые наборы данных в Интернете по ключевым словам.
• Kaggle - это платформа для проведения соревнований по машинному обучению с большим количеством интересных наборов данных. Список наборов данных включает нишевые примеры, начиная от оценок Ramen и заканчивая баскетбольными данными NCAA и базой данных лицензий на домашних животных в Сиэтле.
• UCI Machine Learning Repository. Один из старейших ресурсов наборов данных в Интернете и первое место, на которое следует обратить внимание при поиске интересных наборов данных. Большинство из них являются чистыми, но они различаются по степени "чистоты", поскольку были добавлены пользователями. Наборы данных можно загружать по одному без регистрации.
• VisualData. Наборы данных, организованные по категориям для компьютерного зрения. Возможность поиска.
• Find Datasets, CMU Libraries. Коллекция наборов данных, предоставленных Университетом Карнеги-Меллон.

Из каких элементов состоит набор данных:

• Объекты: изображения, фотографии, звукозаписи, болезни, номера домов;
• Свойства: определенные характеристики, связи между другими объектами, положение в таблице.

Как правило, свойства объектов задаются числами, а не выражениями. Например, необходимо указать пол пользователя. Вместо привычных букв "М" и "Ж" каждое свойство будет задано числами "мужской" - 0 и "женский" - 1.

Одним из наиболее распространенных применений машинного обучения является решение задач классификации. Задача классификации - это ситуация, когда у вас есть набор данных, и вы хотите отнести наблюдения в этой группе к определенной категории.

Известным примером является фильтрация спама в электронной почте, где Gmail использует методы машинного обучения для автоматического помещения писем в папку спама на основе таких характеристик, как содержание или тема письма.

Когда речь идет о задачах классификации, большую часть работы выполняют две модели машинного обучения:

• метод K-Nearest;
• метод K-средних.

 Аннотации на основе признаков типичны для задач классификации, когда есть выборка (конечное множество объектов, к какому классу они относятся). Классы других объектов неизвестны. В процессе машинного обучения строится модель, которая может классифицировать любой объект из исходного множества. Практическая важность задач классификации заключается в предсказании возможных результатов на основе набора входных переменных, например, диагностика заболеваний, предварительная оценка производительности шахт, кредитный скоринг, распознавание речи, предсказание уровня оттока клиентов и т.д.

В зависимости от типа задачи классификации, целевые признаки могут быть представлены по-разному:

• Один столбец с двоичными значениями (например, 1/0, TRUE/FALSE): при двоичной классификации каждый объект принадлежит только к одному классу;
• Несколько столбцов с двоичными значениями: многопометная классификация, при которой объект может принадлежать более чем к одному классу;
• Один столбец с истинными значениями: в регрессионном анализе оценивается одно значение.
• Несколько столбцов с истинными значениями: проблемы множественной регрессии, когда предсказывается более одного значения.

Точечные графики с группировкой отличаются от обычных тем, что соседние точки объединяются в кластеры. Кластеры отображаются на карте в виде круговой диаграммы с серией точек в центре.

Поведение точек зависит от масштаба карты:

• При уменьшении масштаба точки сливаются, образуя кластер.
• При увеличении масштаба, если точки удаляются друг от друга, кластер автоматически разделяется на более мелкие группы или отдельные точки.

Если на карте в выбранном масштабе имеется только одна точка, она не объединяется в кластер. В этом случае точки не будут показаны на круговой диаграмме, как на обычном точечном графике.

Группировка на карте может сделать визуализации с большим количеством точек более наглядными. Например, если вы хотите с помощью группировки показать на карте расположение всех магазинов в городе, вы можете убедиться, что точки на карте не перекрывают друг друга.

Еще один способ применения кластеризации - группировка изображений. Это означает объединение в стопку файлов изображений, которые "выглядят одинаково" с точки зрения компьютера. Например, сервисы размещения изображений, такие как Flickr, позволяют пользователям создавать большое количество контента, что делает невозможной простую навигацию по сайту из-за большого количества фотографий. Однако методы кластеризации могут быть использованы для группировки похожих изображений вместе, что позволяет пользователям перемещаться между этими группами еще до детальной категоризации.

Три наиболее важных преимущества использования набора данных следующие.

Улучшение процессов принятия решений

Информация, содержащаяся в наборах данных, может быть использована для поддержки принятия стратегических решений. В частности, наборы данных позволяют понять тенденции рынка, проанализировать поведение клиентов, выявить закономерности и взаимосвязи в данных и измерить эффективность. Затем наборы данных можно использовать для принятия обоснованных, управляемых данными, решений, которые позволяют компаниям понять, куда направлять ресурсы, как разрабатывать новые продукты и сколько брать за новые услуги. В результате повышается конкурентное преимущество и способность реагировать на потребности рынка.

Улучшение пользовательского опыта

Наборы данных, содержащие отзывы пользователей, могут помочь компаниям понять, как улучшить общее качество обслуживания клиентов. Например, эта информация может быть использована для создания персонализированного опыта, улучшения дизайна продукта, адаптации или добавления новых функций и оптимизации пути пользователя. Обеспечивая лучший пользовательский опыт, вы можете повысить удовлетворенность клиентов.

Экономия времени и затрат

Наборы данных могут помочь выявить возможности для экономии времени и денег. Например, набор данных может выявить неэффективность процесса разработки, что позволит упорядочить операции, сократить количество отходов и сэкономить время. Аналогичным образом, анализ наборов данных может выявить избыточные процессы, перерасход средств в бизнес-областях, неэффективность цепочки поставок и т. д., что поможет снизить затраты.

Коллаборативная фильтрация основана на матрице рейтинга (полезности) контента и продуктов для пользователей. Эта матрица содержит рейтинги, которые пользователи дают продуктам на основе собственного опыта и отношения. Стандартный подход заключается в создании представлений пользователей и продуктов из матрицы полезности с помощью методов декомпозиции матрицы. Разложение матрицы уменьшает размер обрабатываемых векторов и ускоряет вычисления. Однако из-за преобразования матрицы снижается интерпретируемость, и не сразу понятно, на каких именно элементах векторов пользователя и продукта основан конечный результат.

При наличии необработанных данных ни одна модель машинного обучения не может дать значимых результатов. После создания выборки данных ее необходимо очистить.

Очистка данных - это процесс обнаружения и исправления (или удаления) испорченных или неправильных записей из набора записей, таблицы или базы данных. В ходе этого процесса выявляются отсутствующие, неточные, ошибочные или неактуальные данные и производится замена, исправление или удаление "дефектных" данных.

Datasets описывает наборы данных и их структуру. Наборы данных представлены полями.

Поля могут иметь один из следующих типов:

• Измерение. Содержит значения, которые описывают характеристики данных. Например, город, дата покупки, категория товара и т.д. Функции агрегации не применяются к полям со значениями измерений, в противном случае поле является индикатором. В интерфейсе значения измерений отображаются зеленым цветом;
• Индикатор. Содержит значения, к которым применяется функция агрегации (информация). Например, количество кликов, количество переходов и т.д. Если функция агрегации удалена из такого поля, оно становится измеряемой величиной. Значения отображаются в интерфейсе синим цветом.

При создании набора данных можно дублировать существующие поля или создавать новые. Поля, вычисляемые в DataLens, могут быть созданы с помощью функций агрегирования или функций, доступных в источнике данных.