データが命!その種類と集め方
機械学習において、データは最も重要な要素です。
モデルの性能は、学習に用いるデータの質と量に大きく依存します。
「Garbage In, Garbage Out」という言葉があるように、質の悪いデータを用いれば、どんなに優れたアルゴリズムを用いても良い結果は得られません。
機械学習で扱うデータには、様々な種類があります。
数値データは温度や身長のように数値で表現されるデータです。
カテゴリデータは性別や血液型のようにカテゴリーに分類されるデータのこと。
テキストデータは文章や単語のようにテキストで表現されるデータのことを指し、画像データは写真やイラストのように画像で表現されるデータのことをいいます。
これらのデータは、それぞれ適切な方法で処理しなければなりません。
データ収集の方法も様々です。
公開されているデータセットを利用する方法、WebスクレイピングでWebサイトからデータを収集する方法、APIを利用してデータを取得する方法などがあります。
データ収集の際には、データの著作権やプライバシーに配慮することが重要です。
収集したデータは、そのままでは機械学習に利用できないことが多く、前処理と呼ばれる作業が必要になります。
欠損値処理は、データに欠けている値を補完する作業です。
ノイズ除去は、データに含まれるノイズを除去する作業。
特徴量エンジニアリングは、データから機械学習に適した特徴量を抽出する作業です。
これらの前処理を適切に行うことで、モデルの性能を向上させることができます。