1. データ前処理の重要性

データ前処理は、データの品質を高め、モデルの精度向上に寄与する重要なステップです。前処理を適切に行うことで、データのノイズを減らし、分析や学習の信頼性が向上します。

データ前処理の主なステップ

• スケーリング（標準化・正規化）：データの範囲を統一し、アルゴリズムの収束を早めます。
• 欠損値補完：欠損データを補完する方法で、平均値、中央値、または特定のアルゴリズムで補完します。
• 外れ値処理：極端な値を除去または修正し、モデルの影響を最小限に抑えます。
• エンコーディング：カテゴリデータを数値データに変換する方法で、代表的な手法にワンホットエンコーディングがあります。

2. スケーリングと正規化

標準化（Standardization）

標準化は、データを平均0、分散1に変換する手法で、SVMや線形回帰に適しています。標準化することで、異なる特徴量が均一に扱われるようになります。

正規化（Normalization）

正規化は、データを0〜1の範囲に変換する手法です。ニューラルネットワークでよく使用され、勾配消失問題の緩和に役立ちます。

3. 欠損値処理

欠損値の補完方法

欠損値は、データが抜けている部分で、モデルの精度を低下させる可能性があります。補完には以下の方法があります。

• 平均値や中央値で補完：単純な方法で、データの偏りが少ない場合に有効です。
• 近傍値による補完（k-近傍法）：欠損値が少ない場合に、近いデータの値で補完します。
• 予測モデルを使用した補完：欠損値を予測するためのモデルを使用し、精度を向上させます。

4. 特徴エンジニアリング

特徴エンジニアリングは、データから有用な特徴量を抽出し、モデルの精度を向上させる手法です。以下は代表的なアプローチです。

特徴量の抽出と生成

• 集約特徴量：複数のデータをまとめた集約値（例：月間売上平均）。
• 多項式特徴量：複数の特徴量を組み合わせて生成（例：二次項、交互作用項）。
• 時間情報の追加：日付データから曜日や月などの特徴量を生成。

次元削減

高次元データを低次元に変換することで、モデルの計算コストを減らし、解釈しやすくします。代表的な手法には以下のものがあります。

• 主成分分析（PCA）：データの分散を最大限に保持する少数の軸に変換。
• t-SNE：データの高次元構造を2次元や3次元で視覚化するための非線形手法。

5. データバイアスとその対策

データバイアスの影響

データバイアスは、データに偏りがあることを指し、モデルの公平性や信頼性に影響を与えます。AIの倫理的な側面からも重要な課題です。

バイアスの対策方法

• データ収集の多様性：さまざまな属性を持つデータを収集し、偏りを減らします。
• 公平性指標の導入：モデルが特定のグループに対して公平に機能するかを評価。
• データリバランシング：少数クラスのデータを増やすことで、偏りを補正します。

次回予告

次回は、AIの応用事例と産業別ユースケースについて学び、医療や製造業など具体的な分野でのAI活用事例を深掘りします。