Pensi di avere un buon framework di EDA? Pensa di nuovo.

Pensi di avere un eccellente framework di analisi ed esplorazione dei dati? Ripensaci.

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Un buon data scientist conosce a fondo i propri dati. Per creare un buon modello, è necessario essere veramente connessi ai dati.

Iniziare e terminare un progetto di Machine Learning è certamente emozionante. Tuttavia, portare un prodotto di Machine Learning dall’inizio alla fine è un compito molto più insidioso di quanto si possa immaginare.

Costruire un’esaustiva pipeline di machine learning è simile a costruire una sinfonia ben accordata in cui ogni nota, dal preprocessing dei dati alla valutazione del modello, contribuisce armoniosamente alla creazione di sistemi predittivi e intelligenti. Per fare ciò, è necessario prima affinare la capacità di comprendere i propri dati.

“I framework forniscono le basi per una struttura di successo; senza di essi, è solo carne senza scheletro.”

— Tim Fargo

Perché è così importante avere un framework effettivo?

Per costruire un progetto di machine learning di successo, non c’è molto spazio per gli errori. Per compiere una tale impresa, tutti i punti devono essere spuntati. La mancanza di un framework efficace lascia spazio a lacune e lesioni nel cronoprogramma del progetto, dove potresti perdere qualcosa di piccolo che può avere un impatto dannoso.

Esplorazione dei dati

Quando si iniziano progetti di ML, molti di noi sono spesso pieni di adrenalina per costruire modelli complessi e algoritmi avanzati. Nel processo, tendiamo a dare minor importanza ai dati stessi.

Grafico tratto da un sondaggio di Forbes

In un sondaggio condotto da Forbes, possiamo vedere che i data scientist dedicano la maggior parte del loro tempo ai dati stessi, che sia l’analisi esplorativa o il preprocessing, con una piccola parte alla costruzione di algoritmi. È importante ricordare che il machine learning non è magia. Anche se ci aiutano a ottenere intuizioni, sono comunque soggetti alla qualità dei dati inseriti. È cruciale che siamo in grado di verificare l’integrità dei dati e assicurarci che siano adeguati al caso d’uso e all’ambito del progetto.

Cosa guardare nell’analisi esplorativa dei dati