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¿Cuál es el papel de un ingeniero de aprendizaje automático en el preprocesamiento de datos?<end_of_turn>
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Ein Machine-Learning-Ingenieur spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenvorverarbeitung, einem wesentlichen Schritt in der Machine-Learning-Pipeline. Hier sind die Hauptaufgaben eines Machine Learning Engineers in der Datenvorverarbeitung:

Datenerfassung und -integration: Sie sind für die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen verantwortlich, zu denen Datenbanken, Online-Repositories oder Echtzeit-Datenströme gehören können. Dazu gehört auch die Integration unterschiedlicher Datenformate in ein einheitliches und nutzbares Format.

Datenbereinigung: Dabei geht es um die Behandlung fehlender Werte, die Korrektur von Fehlern und die Entfernung von Duplikaten. Ingenieure für maschinelles Lernen stellen die Qualität und Genauigkeit der Daten sicher, da fehlerhafte oder falsche Daten zu unzuverlässigen Modellen und Vorhersagen führen können.

Datentransformation: Dazu gehört die Normalisierung oder Skalierung von Daten, um sicherzustellen, dass numerische Merkmale den gleichen Maßstab haben, was für viele Algorithmen für maschinelles Lernen wichtig ist. Sie können auch Transformationen wie die Protokolltransformation anwenden, um die Schiefe in den Daten zu reduzieren.

Feature Engineering: Sie erstellen neue Features aus vorhandenen Daten, um die Modellleistung zu verbessern. Dies kann das Extrahieren von Informationen aus Textdaten, das Erstellen von Interaktionsbegriffen oder das Zerlegen von Datums- und Uhrzeitangaben in Komponenten umfassen.

Datenreduktion: Ingenieure für maschinelles Lernen können Techniken wie die Dimensionsreduktion anwenden, um die Anzahl der Features im Datensatz zu reduzieren, was zur Verbesserung der Modellleistung und zur Reduzierung der Rechenkosten beitragen kann.

Umgang mit unausgeglichenen Daten: In Fällen, in denen es ungleiche Stichproben verschiedener Klassen gibt, können Techniken wie Überabtastung der Minderheitsklasse oder Unterabtastung der Mehrheitsklasse verwendet werden, um einen ausgewogenen Datensatz sicherzustellen.

Datenaufteilung: Sie unterteilen den Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testsätze, um eine robuste Auswertung zu gewährleisten und eine Überanpassung zu verhindern.

Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit: Bei der Vorverarbeitung sensibler Daten müssen sie sicherstellen, dass Datenschutz- und Sicherheitsstandards eingehalten werden, einschließlich der Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorschriften.

Pipeline-Entwicklung: Sie entwickeln häufig automatisierte Datenvorverarbeitungs-Pipelines, die neue Daten effizient verarbeiten können, sobald sie verfügbar sind.

Explorative Datenanalyse (EDA): Obwohl sie normalerweise mit Datenwissenschaftlern in Verbindung gebracht werden, können sich Ingenieure für maschinelles Lernen auch mit EDA befassen, um die Verteilungen, Beziehungen und potenziellen Probleme in den Daten zu verstehen.

Durch die effektive Handhabung dieser Aspekte der Datenvorverarbeitung legen Ingenieure für maschinelles Lernen den Grundstein für die Erstellung robuster, effizienter und genauer Modelle für maschinelles Lernen.<end_of_turn><eos>