หากคุณยังใหม่ต่อโลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจรู้สึกล้นหลามกับข้อมูลที่มีอยู่มากมาย แม้ว่าวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจดูซับซ้อน แต่ด้วยภาพรวมที่ชัดเจน คุณสามารถนำทางได้เหมือนมืออาชีพ
ในบทความนี้ เราจะพาคุณเดินทางผ่านวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยสำรวจทุกสิ่งตั้งแต่ความเข้าใจทางธุรกิจไปจนถึงการปรับใช้แบบจำลอง ฉันจะอธิบายวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลตามประสบการณ์ส่วนตัวของฉัน ดังนั้นอาจมีการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับสถานที่ทำงานของคุณ ความซับซ้อนของข้อมูลของคุณ หรือข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ อย่างไรก็ตาม ควรมีประเด็นเล็กๆ น้อยๆ สำหรับผู้เริ่มต้น คว้ากาแฟสักแก้ว นั่งลงแล้วเริ่มดำดิ่งลงไปได้เลย!
1. ความเข้าใจทางธุรกิจ
ขั้นตอนแรกของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการกำหนดปัญหา ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจและการกำหนดวัตถุประสงค์ของโครงการ ขั้นตอนนี้มีความสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ เนื่องจากเป็นการวางรากฐานสำหรับกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด
สิ่งนี้จำเป็นต้องมีส่วนร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อทำความเข้าใจความต้องการและข้อกำหนดของพวกเขา สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจปัญหาทางธุรกิจอย่างถ่องแท้ก่อนที่จะกระโดดเข้าสู่แนวทางทางเทคนิคโดยตรง อาจเป็นไปได้ว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมีความคาดหวังที่ไม่สมจริงหรืออาจไม่เข้าใจข้อจำกัดทางเทคนิคอย่างถ่องแท้ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจเป็นอย่างดีเพื่อหลีกเลี่ยงความเข้าใจผิดและให้แน่ใจว่าโครงการสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ
นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องพิจารณาระดับความซับซ้อนที่ต้องการด้วย ตัวอย่างเช่น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมักซับซ้อนกว่าและอาจต้องใช้ข้อมูล เวลา และทรัพยากรมากขึ้นในการพัฒนาและบำรุงรักษา ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณาว่าความซับซ้อนและต้นทุนของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนั้นสมเหตุสมผลจากประโยชน์ที่เป็นไปได้หรือไม่ เราควรยึดหลัก Parsimony โดยเลือกโมเดลที่ง่ายที่สุดที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือระดับของความสามารถในการอธิบายที่จำเป็นสำหรับโซลูชัน คำถามทางธุรกิจ กรอบการทำงานด้านกฎระเบียบ หรือการพิจารณาด้านจริยธรรมอาจทำให้คุณต้องอธิบายว่าวิธีแก้ปัญหามาถึงได้อย่างไร และปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินอาจต้องอธิบายว่าแบบจำลองการให้คะแนนเครดิตมาถึงการตัดสินใจบางอย่างได้อย่างไร ในบางกรณี ความสามารถในการอธิบายอาจมีความสำคัญมากกว่าความสามารถในการคาดการณ์ของแบบจำลอง
เมื่อเรากำหนดคำถามทางธุรกิจแล้ว ก็ถึงเวลาคิดถึงวิธีแปลสิ่งนี้ให้เป็นปัญหาทางเทคนิค ตัวอย่างเช่น เราอาจเริ่มกำหนดว่านี่เป็นปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง เราจะเริ่มคิดถึงจุดข้อมูลที่เราจำเป็นต้องมี ไม่ว่าจะเป็นวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้ดูแล และไม่ว่าจะเป็นการถดถอย การจำแนกประเภท หรืออย่างอื่น
ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถือเป็นความรับผิดชอบของเราที่จะต้องเข้าใจทั้งขอบเขตธุรกิจและแง่มุมทางเทคนิค ความสำเร็จของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลขึ้นอยู่กับว่าเราสามารถเข้าใจทั้งสองสิ่งนี้ได้ดีเพียงใด หากปัญหาไม่ได้รับการกำหนดอย่างถูกต้อง อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง เป็นความคิดที่ดีที่จะสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างสม่ำเสมอตลอดวงจรชีวิตทั้งหมด เมื่อเราก้าวหน้า เราก็จะพบกับอุปสรรค ค้นพบคำถามใหม่ๆ ที่ต้องถูกถาม หรือจำเป็นต้องเปลี่ยนแนวทางของเรา ด้วยการให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของเรามีส่วนร่วม เรามั่นใจว่าโซลูชันของเราสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
2. การรวบรวมข้อมูล
เมื่อเราเข้าใจปัญหาทางธุรกิจและเริ่มกำหนดแนวทางแก้ไขทางเทคนิคแล้ว เราก็สามารถเริ่มรวบรวมข้อมูลที่เราต้องการได้
กระบวนการรวบรวมข้อมูลอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับแหล่งข้อมูลจำนวนมาก การได้รับข้อมูลจากระบบและแหล่งที่มาที่แตกต่างกันอาจทำให้เกิดปัญหาความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลและการทำซ้ำ ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อคุณภาพของการวิเคราะห์ เราต้องพิจารณาความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูลและความเข้ากันได้กับเครื่องมือวิเคราะห์ หากข้อมูลที่เราป้อนมีคุณภาพต่ำ ผลลัพธ์ของเราก็มีแนวโน้มว่าจะมีคุณภาพต่ำเช่นกัน หากแหล่งข้อมูลใดแหล่งข้อมูลหนึ่งเสียหาย อาจทำให้ระบบหยุดทำงานได้
ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของการรวบรวมข้อมูล การจัดการข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูลก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าคำจำกัดความและตัวชี้วัดที่ใช้ในการวิเคราะห์สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและมีการกำหนดไว้อย่างถูกต้อง นี่คือจุดที่เราสามารถตรวจสอบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของเราเพื่อให้แน่ใจว่าเราอยู่ในหน้าเดียวกัน ด้วยการใช้การกำกับดูแลข้อมูลและแนวทางการจัดการข้อมูลที่เหมาะสม เราสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจโดยมีข้อมูลครบถ้วน
3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)
เมื่อเรารวบรวมข้อมูลบางส่วนแล้ว เราก็สามารถเริ่มทำ "การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ" หรือ EDA ได้ นี่เป็นศิลปะส่วนหนึ่ง วิทยาศาสตร์บางส่วน และไม่มีวิธีที่ชัดเจนในการเข้าใกล้ EDA แต่วัตถุประสงค์โดยรวมคือการทำความเข้าใจคุณลักษณะของข้อมูลของเรา และวิธีที่เราจะจัดการข้อมูลดังกล่าว ควรสังเกตว่ามีความยืดหยุ่นในขั้นตอนใดที่เราทำเช่นนี้ ในบางกรณี การทำเช่นนี้จะช่วยได้ก่อนที่เราจะเริ่มต้นการแปลงหรือประมวลผลข้อมูลของเราล่วงหน้า และในบางกรณี เราจะต้องการดำเนินการหลังจากนั้น ในกรณีส่วนใหญ่ เราจะเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ เกี่ยวกับข้อมูลของเราอย่างต่อเนื่องในขณะที่เราดำเนินการตามวงจรชีวิต
เป้าหมายทั่วไปของ EDA คือ:
- การประเมินคุณภาพข้อมูล
- การระบุตัวแปรที่สำคัญ
- การแสดงภาพข้อมูล
- การเปิดเผยรูปแบบในข้อมูล
- การกำหนดสมมติฐาน
จุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับ EDA (และประหยัดเวลา) คือการใช้เครื่องมือสร้างโปรไฟล์ข้อมูล ซึ่งช่วยให้คุณสามารถทำงานเหล่านี้ได้หลายอย่าง เช่น การประเมินจำนวนค่าที่หายไปที่คุณมีอยู่ การระบุตัวแปรเชิงหมวดหมู่และตัวเลข และดำเนินการ การประเมินคุณภาพข้อมูลทั่วไป สำหรับผู้ใช้ Python เครื่องมืออันทรงคุณค่าที่เรียกว่า Pandas Profiling เป็นวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการสร้างโปรไฟล์ข้อมูลของคุณ
4. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
เมื่อเรามีการจัดการข้อมูลที่ดีแล้ว เราก็สามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองได้ การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า มีวัตถุประสงค์เพื่อเตรียมข้อมูลในลักษณะที่เพิ่มความแม่นยำและประสิทธิผลสูงสุดในขั้นตอนการสร้างแบบจำลองที่ตามมา งานหลักบางอย่างคือการล้างข้อมูล การเลือกฟีเจอร์ วิศวกรรมฟีเจอร์ และการสร้างการแบ่งการฝึกอบรมและการทดสอบ (สำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล)
การทำความสะอาดข้อมูล
งานล้างข้อมูลอาจรวมถึงการลบค่าผิดปกติ การจัดการกับค่าที่หายไป (การใส่ค่า) และการลบค่าที่ซ้ำกัน การล้างข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากสามารถช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของขั้นตอนการสร้างแบบจำลองในภายหลัง ทั้งขาเข้าและขาออกคุณภาพต่ำ วิธีที่เราจัดการสิ่งต่างๆ เช่น ค่าที่หายไปจะขึ้นอยู่กับปัญหาและมีหลายกลยุทธ์ นี่เป็นหัวข้อในตัวเอง
การเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติ
เราจะต้องพิจารณาด้วยว่าเราจัดการกับคุณสมบัติเฉพาะอย่างไร โมเดลจำนวนมากรับเฉพาะอินพุตที่เป็นตัวเลข ซึ่งหมายความว่าเราต้องเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่ให้เป็นตัวแปรไบนารี่ (เรียกว่าการเข้ารหัสแบบร้อนเดียว) การปรับขนาดคุณสมบัติเชิงตัวเลขของเรายังสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในรุ่นบางประเภทได้
การเลือกคุณสมบัติ
การเลือกคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดในข้อมูล และการลบคุณลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องหรือซ้ำซ้อนออก สิ่งนี้สามารถช่วยลดความซับซ้อนของโมเดลและปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลได้ แนวทางหนึ่งในการเลือกคุณลักษณะคือการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์สหสัมพันธ์หรือแบบจำลองแบบต้นไม้เพื่อระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุด การลบคุณลักษณะที่สัมพันธ์กันเป็นอีกขั้นตอนหนึ่งในการพิจารณาในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า เนื่องจากคุณลักษณะที่สัมพันธ์กันอาจทำให้เกิดอคติในโมเดล และทำให้ตีความความสำคัญเชิงสัมพันธ์ของแต่ละคุณลักษณะได้ยากขึ้น
คุณสมบัติทางวิศวกรรม
วิศวกรรมคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการสร้างคุณลักษณะใหม่ที่มีความหมายมากขึ้นจากข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งอาจมีประโยชน์มากกว่าในการทำนายตัวแปรเป้าหมาย ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการสร้างตัวแปรใหม่โดยอิงจากตัวแปรที่มีอยู่หรือการแปลงตัวแปรที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรากำลังพยายามคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า ในกรณีนั้น เราอาจออกแบบคุณสมบัติต่างๆ เช่น ระยะเวลาของลูกค้า ประวัติการซื้อล่าสุด หรือระดับการมีส่วนร่วมโดยรวมกับบริษัท นี่คือจุดที่ความรู้ด้านโดเมนของเราเข้ามามีบทบาท เนื่องจากช่วยให้มีแนวทางที่มีข้อมูลมากขึ้นเพื่อนำเสนอคุณลักษณะด้านวิศวกรรมมากกว่าการทดลองแบบปกปิด
เตรียมชุดฝึกและชุดทดสอบ
ขั้นตอนสุดท้ายเกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบ ชุดการฝึกใช้เพื่อสร้างแบบจำลอง ในขณะที่ชุดทดสอบใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพกับข้อมูลใหม่ (เนื่องจากเป้าหมายของเราคือการสร้างแบบจำลองที่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น) จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าชุดการฝึกอบรมและการทดสอบเป็นตัวแทนของประชากรโดยรวมและสุ่มตัวอย่างจากข้อมูล สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือ ไม่ควรใช้ชุดทดสอบกับส่วนใดๆ ของกระบวนการสร้างแบบจำลอง รวมถึงการประมวลผลล่วงหน้าและการเลือกคุณสมบัติ การทำเช่นนี้อาจนำไปสู่การติดตั้งมากเกินไป โดยที่แบบจำลองทำงานได้ดีกับชุดทดสอบ แต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น
5. การสร้างแบบจำลอง
การสร้างโมเดลเป็นขั้นตอนของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เราฝึกอบรมและประเมินแบบจำลองเชิงคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าและปรับขนาดแล้ว นี่คือขั้นตอนที่เราเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมสำหรับปัญหาของเรา และปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
เลือกอัลกอริทึม
ขั้นตอนแรกในการสร้างแบบจำลองคือการเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม ซึ่งมักขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาและลักษณะของข้อมูล ขั้นแรก เราจะต้องรู้ว่าปัญหาของเรานั้น มีการดูแลหรือไม่มีผู้ดูแล และไม่ว่าจะเป็น การถดถอยหรือการจำแนกประเภท (มีการดูแล)หรืออย่างอื่นเช่น การจัดกลุ่ม (ไม่ได้รับการดูแล) มีอัลกอริธึมที่แตกต่างกันมากมายให้เลือก แต่ละอันมีจุดแข็งและจุดอ่อน อัลกอริธึมยอดนิยมบางประเภท ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก แผนผังการตัดสินใจ ฟอเรสต์สุ่ม เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ และโครงข่ายประสาทเทียม การเลือกอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล ความซับซ้อนของปัญหา และตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่เราสนใจ
ฝึกโมเดลของคุณ
เมื่อเราเลือกอัลกอริธึมแล้ว เราก็สามารถเริ่มฝึกอัลกอริธึมกับข้อมูลได้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลการฝึกอบรม (ที่เตรียมไว้ก่อนหน้านี้) เพื่อประเมินพารามิเตอร์แบบจำลอง เมื่อเสร็จแล้ว เราก็มี โมเดลของเรา เป้าหมายของการฝึกคือการค้นหาชุดพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่จะลด ฟังก์ชันการสูญเสีย ให้เหลือน้อยที่สุดฟังก์ชันการสูญเสียคือการวัดว่าโมเดลเหมาะสมกับข้อมูลได้ดีเพียงใด . ขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาและวิธีการสร้างแบบจำลอง สามารถใช้ฟังก์ชันการสูญเสียต่างๆ มากมายได้
6. การตรวจสอบแบบจำลอง
เมื่อเรามีแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมแล้ว เราสามารถใช้แบบจำลองนั้นเพื่อคาดการณ์ชุดทดสอบได้ โปรดจำไว้ว่านี่คือข้อมูลที่มองไม่เห็นที่เราเก็บไว้จากโมเดล เรารู้คำตอบ แต่โมเดลไม่รู้ สิ่งนี้ช่วยให้เราทดสอบโมเดลและดูว่าเดาคำตอบได้ดีแค่ไหน นี่คือวิธีที่เราประเมินประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น และตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่ได้เหมาะสมกับชุดการฝึกมากเกินไป
การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
โดยทั่วไปการประเมินแบบจำลองจะดำเนินการโดยใช้หน่วยวัดการตรวจสอบความถูกต้องต่างๆ ซึ่งแต่ละหน่วยมีข้อดีและการใช้งานของตัวเอง ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่ ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน R และ Mean Squared Error (MSE) โปรดทราบว่าอาจมีการแลกเปลี่ยนกันระหว่างเมตริกต่างๆ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจจะตัดสินใจว่าเมตริกใดที่สำคัญที่สุดสำหรับปัญหาที่เกิดขึ้น
ฟิตเกิน
การติดตั้งมากเกินไปคือเมื่อโมเดลจดจำรายละเอียดของชุดการฝึกได้ดีเกินไป และไม่สามารถสรุปข้อมูลใหม่ได้ดีนัก คิดว่านี่เป็นการท่องจำคำตอบที่ถูกต้องของแบบทดสอบปรนัยโดยไม่ต้องอ่านหรือทำความเข้าใจคำถามจริง คุณสามารถทำแบบทดสอบนั้นได้ดีมาก แต่จะทำได้ไม่ดีทันทีที่ต้องเผชิญกับการทดสอบที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย เราต้องการให้แน่ใจว่าโมเดล 'เข้าใจ' รูปแบบในข้อมูล
บรรลุผลการปฏิบัติงานที่น่าพอใจ
การที่คุณบรรลุประสิทธิภาพที่เพียงพอหรือไม่นั้นจะขึ้นอยู่กับปัญหาทางธุรกิจเฉพาะที่คุณกำลังพยายามแก้ไข ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังพยายามคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้าสำหรับบริการสมัครสมาชิก คุณอาจตั้งเป้าที่จะบรรลุความแม่นยำระดับหนึ่งในการคาดการณ์ของคุณ อีกทางหนึ่ง หากคุณกำลังพยายามเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด คุณอาจสนใจที่จะเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุดหรือลดต้นทุนต่อ Conversion ให้เหลือน้อยที่สุด
การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
หากโมเดลปัจจุบันของคุณทำงานได้ไม่ดี ก็อย่าเครียด การสร้างโมเดลเป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำๆ และคุณแทบจะไม่ได้ทำสำเร็จตั้งแต่ครั้งแรกที่ลองเลย ที่นี่คุณจะได้ทดลองและค้นหาสิ่งที่ดีที่สุด (เตรียมฝึกโมเดลต่างๆ มากมาย) คุณสามารถลองทำสิ่งต่อไปนี้:
- ตรวจสอบข้อมูลของคุณอีกครั้ง: บางครั้งปัญหาก็อยู่ที่ข้อมูลที่คุณใช้งานอยู่ ในกรณีนี้ คุณยังสามารถกลับไปที่การเลือกคุณลักษณะ (การเพิ่มหรือการลบคุณลักษณะ) วิศวกรรมคุณลักษณะ (การสร้างคุณลักษณะที่มีความหมายมากขึ้น) หรือการรับข้อมูลเพิ่มเติมอาจเป็นวิธีแก้ปัญหาได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหรือการค้นหาแหล่งข้อมูลใหม่เพื่อใช้งาน คุณสามารถทำการปรับปรุงที่สำคัญในพื้นที่นี้ได้
- ลองใช้อัลกอริทึมอื่น: ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้การถดถอยเชิงเส้น คุณอาจลองใช้แผนผังการตัดสินใจหรือโครงข่ายประสาทเทียมแทน อัลกอริธึมที่ต่างกันอาจเหมาะสมกว่าสำหรับข้อมูลและปัญหาประเภทต่างๆ ดังนั้นการทดลองจึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงผลลัพธ์ของคุณ หากคุณใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนมากเกินไป มันอาจจะไม่เหมาะสมเกินไป และคุณสามารถลองใช้อัลกอริธึมที่ง่ายกว่านี้ได้
- เปลี่ยนไฮเปอร์พารามิเตอร์: สุดท้าย คุณสามารถปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลได้ ในแมชชีนเลิร์นนิง ไฮเปอร์พารามิเตอร์เปรียบเสมือนการตั้งค่าที่ช่วยให้โมเดลเรียนรู้และคาดการณ์ได้ ลองจินตนาการว่าคุณต้องการสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถทำความสะอาดห้องของคุณได้ คุณมีชิ้นส่วนทั้งหมดที่คุณต้องการแล้ว แต่คุณต้องตัดสินใจว่าควรเคลื่อนที่เร็วแค่ไหน ควรหยุดระหว่างการเคลื่อนไหวนานแค่ไหน และควรไวแค่ไหนในการค้นหาสิ่งกีดขวาง สิ่งเหล่านี้เหมือนกับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของหุ่นยนต์ — พวกมันจะไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อหุ่นยนต์ทำงาน แต่คุณต้องเลือกค่าที่เหมาะสมสำหรับพวกมันเพื่อทำให้หุ่นยนต์ทำงานได้ดีที่สุด การเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าเหล่านี้สามารถทำให้โมเดลของคุณทำงานได้ดีขึ้น คุณยังสามารถ ปรับแต่ง ไฮเปอร์พารามิเตอร์ของคุณเพื่อค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดได้
7. การสื่อสารข้อมูลเชิงลึก
หากคุณไม่ได้ปรับใช้โมเดลและเพียงแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย จุดมุ่งเน้นของคุณคือการสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบในวิธีที่เข้าถึงได้ซึ่งเชื่อมโยงกับปัญหาทางธุรกิจที่กำหนดไว้
การแสดงภาพข้อมูล
การแสดงข้อมูลเป็นภาพและการเล่าเรื่องสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการถ่ายทอดแนวคิดที่ซับซ้อนได้อย่างชัดเจนและน่าดึงดูด คุณสามารถสร้างกราฟและแผนภูมิที่เน้นการค้นพบหรือแนวโน้มที่สำคัญได้ อีกทางเลือกหนึ่งคือการใช้แดชบอร์ดแบบโต้ตอบเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถสำรวจข้อมูลได้ด้วยตนเอง การสร้างภาพข้อมูลที่แตกต่างกันอาจมีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ ดังนั้นคุณอาจต้องทดลองวิธีการต่างๆ เพื่อดูว่าวิธีใดดีที่สุดในการถ่ายทอดข้อความของคุณ
การเล่าเรื่องข้อมูล
นอกเหนือจากการแสดงภาพแล้ว การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลยังเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกอีกด้วย สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวางกรอบการวิเคราะห์ของคุณเป็นการเล่าเรื่องโดยมีจุดเริ่มต้น ตรงกลาง และจุดสิ้นสุดที่ชัดเจน คุณอาจเลือกใช้ตัวอย่างหรือเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยในชีวิตจริงเพื่อทำให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวข้องกันมากขึ้น และใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนประเด็นของคุณ
พิจารณากลุ่มเป้าหมายของคุณ
เช่นเดียวกับการสื่อสารรูปแบบอื่นๆ การคำนึงถึงผู้ฟังและปรับแต่งข้อความของคุณให้เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญ คุณอาจต้องปรับระดับของรายละเอียด ใช้ภาษาที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงได้ และจัดเตรียมบริบทสำหรับการค้นพบของคุณ
ท้ายที่สุดแล้ว การแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยอาศัยข้อมูล ด้วยการนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบอย่างชัดเจนและมีส่วนร่วม คุณสามารถช่วยให้พวกเขาเข้าใจถึงนัยของข้อมูลและตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล
8. การปรับใช้โมเดล
เมื่อคุณมีโมเดลที่คุณพอใจแล้ว คุณอาจต้องการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมจริง ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องรวมโมเดลเข้ากับระบบที่มีอยู่ของคุณหรือสร้างโมเดลใหม่เพื่อรองรับ กระบวนการนี้อาจเกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันกับทีมอื่นๆ เช่น ไอที วิศวกรรม และฝ่ายปฏิบัติการ
การทดสอบความทนทานและความน่าเชื่อถือ
ก่อนที่จะปรับใช้โมเดล จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทดสอบโมเดลอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลมีความแข็งแกร่งและเชื่อถือได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทดสอบแบบจำลองในสภาพแวดล้อมชั่วคราว ซึ่งอยู่ภายใต้สถานการณ์ต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองจะทำงานได้ดีภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าความสำเร็จของแบบจำลองไม่ได้ถูกกำหนดโดยการวัดประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับว่าแบบจำลองนั้นตอบสนองความต้องการของธุรกิจได้ดีเพียงใดอีกด้วย เป็นสิ่งสำคัญในการประเมินผลกระทบของแบบจำลองต่อธุรกิจอย่างต่อเนื่อง และเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองนั้นให้มูลค่าที่แท้จริง
การตรวจสอบโมเดล
นอกจากนี้ การตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อนำไปใช้งานก็เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลจะทำงานได้ดีต่อไปเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อโมเดลถูกปรับใช้แล้ว คุณควรทำซ้ำและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลต่อไป การดริฟท์ของโมเดลและการดริฟท์ของข้อมูลเป็นสองสิ่งที่อาจเกิดขึ้นได้หลังจากการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการผลิต ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างสม่ำเสมอเมื่อเวลาผ่านไป และประเมินแบบจำลองอีกครั้งเมื่อจำเป็น ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการฝึกฝนโมเดลด้วยข้อมูลใหม่ การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล หรือการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมโมเดลเพื่อให้เหมาะสมกับปัญหาทางธุรกิจในปัจจุบันหรือการกระจายข้อมูล
9. ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม
ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงข้อพิจารณาทางจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลอง แม้ว่าฉันได้ทำให้ขั้นตอนนี้สิ้นสุดวงจรการใช้งานแล้ว เราควรพิจารณาถึงหลักจริยธรรมของสิ่งที่เรานำไปใช้ตลอดวงจรชีวิตทั้งหมด โดยเริ่มจากความเข้าใจทางธุรกิจ การใช้ข้อมูลสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อบุคคล ชุมชน และสังคมโดยรวม ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าข้อมูลและแบบจำลองถูกใช้อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
ด้านล่างนี้คือข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมที่สำคัญบางประการที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรคำนึงถึงเมื่อสร้างแบบจำลอง:
- อคติ: โมเดลสามารถขยายและขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลที่ใช้สร้างได้ ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการเลือกปฏิบัติต่อคนบางกลุ่ม
- ความเป็นส่วนตัว: ข้อมูลอาจมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน และการใช้ข้อมูลนี้จำเป็นต้องกระทำในลักษณะที่ปกป้องสิทธิ์ความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล
- ความโปร่งใส: โมเดลควรโปร่งใสและอธิบายได้ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจวิธีการทำงานและตัดสินใจได้ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับโมเดลที่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อชีวิตของผู้คน เช่น โมเดลที่ใช้สำหรับการให้คะแนนเครดิตหรือการตัดสินใจจ้างงาน
- ความแม่นยำ: โมเดลควรมีความแม่นยำและเชื่อถือได้ พร้อมด้วยการวัดประสิทธิภาพและการตรวจสอบที่ชัดเจน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทดสอบแบบจำลองอย่างละเอียดและตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจำลองนั้นเหมาะสมกับวัตถุประสงค์
- ความรับผิดชอบ: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจำลองของตนถูกนำมาใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากแบบจำลอง และดำเนินการเพื่อบรรเทาผลกระทบด้านลบที่อาจเกิดขึ้น
ด้วยการคำนึงถึงประเด็นเหล่านี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถมั่นใจได้ว่าแบบจำลองของพวกเขาจะถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม และนำไปสู่ผลลัพธ์เชิงบวกสำหรับบุคคลและสังคมโดยรวม
บทสรุป
วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังปฏิวัติวิธีการแก้ปัญหาและการตัดสินใจในอุตสาหกรรมต่างๆ วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้แนวทางที่มีโครงสร้างและเป็นระบบในการแก้ปัญหาทางธุรกิจโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทำตามขั้นตอนสำคัญที่สรุปไว้ในบทความนี้สามารถช่วยให้คุณควบคุมพลังของข้อมูลเพื่อก้าวนำหน้าผู้อื่นได้ ในขณะที่สาขานี้เติบโตและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็ดูสดใส และผู้ที่ยอมรับศักยภาพของวิทยาการนี้ก็อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะประสบความสำเร็จในปีต่อ ๆ ไป!
