データ前処理（Data Preprocessing）

データ前処理（Data Preprocessing）とは、機械学習や深層学習におけるモデル学習の前段階として、生データを分析・学習に適した形式や状態に変換・整形する一連の作業のことです。 正確で高性能なモデルを作るためには、データの質を高め、ノイズや不整合を取り除くことが不可欠であり、データ前処理はAI開発の基盤工程とされています。 代表的なデータ前処理のステップには以下があります： • 欠損値処理：欠損データの補完や除去 • 外れ値検出・除去：異常値やノイズの処理 • 正規化・標準化：特徴量のスケール調整（例：Min-Maxスケーリング、Zスコア標準化） • カテゴリ変数のエンコーディング：One-hotエンコーディングやラベルエンコーディング • テキストのクリーニング：不要な記号除去や形態素解析、ストップワードの除去 • データのシャッフルと分割：訓練・検証・テストデータへの分割 • 特徴量抽出・選択：重要な変数の抽出や次元削減 適切なデータ前処理は、モデルの収束速度向上、過学習防止、予測精度の向上に直結します。 一方で、不適切な前処理は誤学習や性能低下を招くため、データの性質やタスクに応じた工夫が求められます。 多くの機械学習ライブラリ（scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）は、豊富な前処理ツールを提供しており、開発効率を大幅に高めています。 データ前処理は、AI開発の成功を左右する最重要フェーズの一つであり、良質なデータを作り出すための土台となる工程です。