Vorverarbeitung bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess der Aufbereitung von Rohdaten, um diese für das Training von Maschinenlernenmodellen oder die Verwendung in KI-Anwendungen geeignet zu machen. Dieser Schritt ist entscheidend, da die Qualität der Vorverarbeitung maßgeblich die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der resultierenden Modelle beeinflusst.
Die Vorverarbeitung umfasst eine Vielzahl von Techniken, die je nach Anwendung und Datentyp variieren können. Zu den gängigsten Methoden gehören das Reinigen von Daten, das Handle von fehlenden Werten, die Normalisierung oder Standardisierung von Datenskalen sowie die Eliminierung von Outliern. Darüber hinaus kann die Vorverarbeitung auch die Feature-Auswahl oder -konstruktion beinhalten, bei der relevante Merkmale aus den Daten extrahiert oder neue Merkmale erstellt werden, um die Modellleistung zu verbessern.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Vorverarbeitung ist die Anpassung der Daten an die spezifischen Anforderungen des verwendeten Algorithmus. Beispielsweise können Textdaten tokenisiert, stop words entfernt oder in numerische Repräsentationen umgewandelt werden, während Bilddaten möglicherweise zugeschnitten, genormalisiert oder durch Data-Augmentation-Techniken erweitert werden.
Die Vorverarbeitung ist nicht nur ein notwendiger Schritt, sondern oft auch ein iterativer Prozess. Durch sorgfältige Aufbereitung der Daten können Modelle effizienter trainiert werden, was zu besseren Vorhersagen und einer höheren allgemeinen Leistungsfähigkeit führt.