يعد إعداد مجموعة البيانات بشكل صحيح أمرًا في غاية الأهمية من أجل التدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي. تضمن مجموعة البيانات المعدة جيدًا أن النماذج يمكن أن تتعلم بشكل فعال وتقوم بتنبؤات دقيقة. تتضمن هذه العملية عدة خطوات رئيسية ، بما في ذلك جمع البيانات وتنقية البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات وزيادة البيانات.
أولاً ، يعد جمع البيانات أمرًا بالغ الأهمية لأنه يوفر الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي. تؤثر جودة وكمية البيانات التي تم جمعها بشكل مباشر على أداء النماذج. من الضروري جمع مجموعة بيانات متنوعة وتمثيلية تغطي جميع السيناريوهات والاختلافات المحتملة للمشكلة المطروحة. على سبيل المثال ، إذا كنا نقوم بتدريب نموذج للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد ، فيجب أن تتضمن مجموعة البيانات مجموعة واسعة من أنماط الكتابة اليدوية وأدوات الكتابة المختلفة والخلفيات المتنوعة.
بمجرد جمع البيانات ، يجب تنظيفها لإزالة أي تناقضات أو أخطاء أو قيم متطرفة. يضمن تنظيف البيانات عدم تأثر النماذج بالمعلومات الصاخبة أو غير ذات الصلة ، مما قد يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة. على سبيل المثال ، في مجموعة البيانات التي تحتوي على مراجعات العملاء ، تعد إزالة الإدخالات المكررة وتصحيح الأخطاء الإملائية والتعامل مع القيم المفقودة خطوات أساسية لضمان بيانات عالية الجودة.
بعد تنظيف البيانات ، يتم تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة لتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب لتدريب نماذج التعلم الآلي. قد يتضمن ذلك تحجيم الميزات أو ترميز المتغيرات الفئوية أو تطبيع البيانات. تضمن المعالجة المسبقة أن النماذج يمكن أن تتعلم بشكل فعال من البيانات وتقدم تنبؤات ذات مغزى. على سبيل المثال ، في مجموعة بيانات تحتوي على صور ، فإن تقنيات المعالجة المسبقة مثل تغيير الحجم والقص وتطبيع قيم البكسل ضرورية لتوحيد إدخال النموذج.
بالإضافة إلى التنظيف والمعالجة المسبقة ، يمكن تطبيق تقنيات زيادة البيانات لزيادة حجم وتنوع مجموعة البيانات. تتضمن زيادة البيانات إنشاء عينات جديدة من خلال تطبيق تحويلات عشوائية على البيانات الموجودة. يساعد ذلك النماذج على التعميم بشكل أفضل وتحسين قدرتها على التعامل مع الاختلافات في بيانات العالم الحقيقي. على سبيل المثال ، في مهمة تصنيف الصور ، يمكن استخدام تقنيات زيادة البيانات مثل التدوير والترجمة والتقليب لإنشاء أمثلة تدريبية إضافية ذات توجهات ووجهات نظر مختلفة.
يساعد الإعداد الصحيح لمجموعة البيانات أيضًا في تجنب الإفراط في التجهيز ، والذي يحدث عندما تحفظ النماذج بيانات التدريب بدلاً من تعلم الأنماط الأساسية. من خلال التأكد من أن مجموعة البيانات تمثيلية ومتنوعة ، من غير المرجح أن تزداد النماذج ويمكن أن تعمم جيدًا على البيانات غير المرئية. يمكن أيضًا تطبيق تقنيات التنظيم ، مثل التسرب وتنظيم L1/L2 جنبًا إلى جنب مع إعداد مجموعة البيانات لمنع زيادة التجهيز.
يعد إعداد مجموعة البيانات بشكل صحيح أمرًا ضروريًا للتدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي. يتضمن جمع مجموعة بيانات متنوعة وتمثيلية ، وتنظيف البيانات لإزالة التناقضات ، والمعالجة المسبقة للبيانات لتحويلها إلى تنسيق مناسب ، وزيادة البيانات لزيادة حجمها وتنوعها. تضمن هذه الخطوات أن النماذج يمكن أن تتعلم بشكل فعال وتقوم بتنبؤات دقيقة ، بينما تمنع أيضًا الإفراط في التجهيز.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals