Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies.



17.10.2017

Ultrapanorama

Philips 492P8
13.10.2017

Druk w bieli

Oki Pro8342WT
11.10.2017

PolCAAT’ 2017 już w...

30 listopada 2017 r. w warszawskim hotelu Marriott odbędzie się XIII edycja konferencji...
10.10.2017

Pełna ochrona

Kaspersky Total Security 2018, Internet Security 2018
06.10.2017

Przeprowadzka do chmury

Oracle Exadata Cloud
03.10.2017

Automatyzacja...

Red Hat Ansible
02.10.2017

Bezpieczeństwo danych zaczyna...

Aby zapewnić bezpieczeństwo danych, w tym informacji poufnych o klientach i pracownikach,...
27.09.2017

Dotykowe 75 cali

BenQ RP750K
22.09.2017

Wydajne CPU

AMD Ryzen Threadripper

Uczenie maszynowe w chmurze – przygotowanie danych

Data publikacji: 02-02-2015 Autor: Marcin Szeliga
Rys. 1. Prawidłowy format...
Rys. 2. W Azure ML funkcja...
Rys. 3. Tak uporządkowane...

W poprzednim artykule przedstawiona została usługa Azure Machine Learning – nowa usługa uczenia maszynowego firmy Microsoft, upraszczająca proces tworzenia i korzystania z modeli eksportacji danych. W tej części skoncentrujemy się na przygotowaniu danych źródłowych (danych opisujących analizowane w ramach eksperymentu przypadki).

Przygotowanie danych zajmuje nawet 80% czasu projektów data mining, a wpływ tego procesu na wyniki całego projektu bywa jeszcze większy. Zacznijmy od prostego eksperymentu. Naszym zadaniem jest przeprowadzenie klasyfikacji pasażerów Titanica pod kątem tego, czy przeżyli oni katastrofę.

> Kto miał szansę przeżycia katastrofy Titanica?

W pierwszej kolejności musimy wczytać zbiór danych źródłowych (plik CSV z listą pasażerów) do chmury Microsoft. W tym celu należy:

 

  1. zalogować się do dostępnego pod adresem https://studio.azureml.net studio Azure ML;
  2. wybrać opcję NEW/DATASET/FROM LOCAL FILE;
  3. wskazać plik CSV z danymi źródłowymi (jeżeli plik o tej samej nazwie znajduje się już w chmurze Microsoft, wgrywany plik zastąpi go);
  4. opcjonalnie podać opis zbioru danych i zatwierdzić decyzję o jego wczytaniu.


Następnym krokiem powinna być ocena danych źródłowych. Ocena ta przeprowadzana jest już w ramach tworzonego eksperymentu. Aby go utworzyć, należy:

 

  1. kliknąć NEW/EXPERIMENT;
  2. ponieważ tworzymy eksperyment od podstaw, jako szablon należy wybrać BLANK EXPERIMENT. Na ekranie wyświetlone zostanie główne okno studio Azure ML;
  3. w sekcji Saved Datasets będzie się znajdował wczytany plik. Po jego przeciągnięciu do głównego okna edytora możliwa będzie ocena zapisanych w nim danych.


W pierwszej kolejności należy sprawdzić, czy dane źródłowe mają odpowiednią strukturę. Algorytmy uczenia maszynowego wymagają, żeby dane treningowe miały postać tabelaryczną (odpowiadającą arkuszom Excela). Ponadto:

 

  • w wierszach muszą być zapisane informacje o poszczególnych przypadkach (przypadki nazywane też są obserwacjami);
  • w kolumnach muszą być zapisane wartości kolejnych zmiennych, przy czym nagłówek kolumny powinien zawierać nazwę zmiennej, a nie jej wartość;
  • zbiór danych musi zawierać obserwacje tego samego typu.

Pełna treść artykułu jest dostępna w papierowym wydaniu pisma.

prenumerata Numer niedostępny Spis treści

.

Transmisje online zapewnia: StreamOnline

All rights reserved © 2013 Presscom / Miesięcznik "IT Professional"