esiprosessointiin

Esiprosessointi eli preprocessing tarkoittaa aineiston valmistelua ennen varsinaista analyysiä tai mallin koulutusta. Sen tarkoituksena on parantaa datan laatua, vakauttaa suorituskykyä ja helpottaa seuraavien vaiheiden, kuten laskennan ja päätöksenteon, toimintaa. Esiprosessoinnissa käsitellään usein puuttuvia arvoja, virheellisiä mittaustuloksia sekä epäyhtenäisiä tietoja ja muokataan dataa siten, että se soveltuu paremmin mallinnukseen.

Esiprosessoinnin yleisiä toimenpiteitä ovat datan puhdistus, täydennys, virheellisten tai epäjärkevien arvojen korjaus, puuttuvien arvojen käsittely sekä normalisointi ja skaalaus. Lisäksi tehdään muunnoksia kuten koodaus (esimerkiksi kategoristen muuttujien one-hot- tai label-koodaus), ominaisuuksien standardointi sekä ulottuvuuden vähentäminen. Kunkin osa-alueen valinta riippuu datan luonteesta ja tarkoituksesta, kuten tilastollisesta analyysistä tai koneoppimismallien koulutuksesta.

Joskus esiprosessointi sisältää kuvien, äänen tai tekstin esikäsittelyn: kuvan esikäsittelyyn voivat kuulua koon normalisointi, kohinanpoisto ja kontrastin säätö; ääniaineistossa normalisointi, noisenpoisto ja taajuusmuunnokset; tekstissä tokenisointi, pienentäminen (lowercasing), stop-sanojen poisto, stemming tai lemmatization sekä vektorisointi. Näillä toimenpiteillä voidaan parantaa mallien tarkkuutta ja laskennan tehokkuutta.

Esiprosessoinnin toteutus on usein osa datankeruuprosessia ja data pipelinea. Tärkeimpiä huomioita ovat toistettavuus ja läpinäkyvyys sekä tietosuoja. Yleisesti käytettyjä työkaluja ovat Python-paketit kuten pandas, scikit-learn sekä erikoistyökalut kuville, äänelle ja tekstille.