本篇介绍华为公司在机器学习领域中进行的数据预处理、清洗及特征工程等方面的实践与创新，探索高效能的数据处理方法。
华为在机器学习中的数据处理涵盖了样本级、特征级以及集合级的数据处理技术与方法，旨在为模型提供高质量的输入数据。
在样本级数据处理中，主要关注点是选择和生成合适的样本。实际数据集中可能存在大量无意义或异常值高的样本，如设备实时监测场景下的无效信息需要通过筛选去除以确保不同类型的有效性平衡。常用的样本选择技术包括简单去重、可视化过滤以及基于业务规则的过滤等方法；对于缺失严重的情况，则可采用统计填充（例如均值和中位数）、K最近邻算法或GAN生成等方式来补充。
特征级数据处理是整个预处理阶段最耗时的部分，涵盖特征预处理、清洗、新特征创建、选择与归约。其中，特征清洗主要涉及异常和缺失值的修正；而通过提取组合映射等手段可以创造新的有用信息；特征重要性评估则利用相关系数或卡方检验来剔除冗余项，并简化数据结构。
集合级处理通常包括整个数据集层面的操作如集成与归约。这一步骤旨在整合不同来源的数据并减少总体规模，同时保证质量不受影响，例如通过抽样技术实现这一目标。
高质量的预处理是构建高效机器学习模型的前提条件之一。由于现实中存在的各种问题（不完整、不准确实例及噪音干扰），对数据进行清洗集成归约就显得十分关键了。这不仅能够确保输入信息的质量标准，还能直接提升最终输出结果的有效性和可靠性。
华为在这一领域的努力涵盖了广泛的技术范围从最基本的样本处理到复杂的特征工程，这些技术的应用有助于提高训练集的数据质量，并为开发出更准确可靠的学习模型奠定了坚实的基础。无论是数据的初步清理、关键属性的选择还是跨源信息整合工作都旨在最大化地利用原始材料中的有用信号以优化算法性能。
5星
