يلعب إعداد البيانات دورًا مهمًا في عملية التعلم الآلي ، حيث يمكنه توفير الوقت والجهد بشكل كبير من خلال ضمان أن تكون البيانات المستخدمة في نماذج التدريب عالية الجودة وذات صلة ومنسقة بشكل صحيح. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف كيف يمكن أن يحقق إعداد البيانات هذه الفوائد ، مع التركيز على تأثيره على جودة البيانات ، وهندسة الميزات ، وأداء النموذج.
أولاً ، يساعد إعداد البيانات على تحسين جودة البيانات من خلال معالجة العديد من القضايا مثل القيم المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات. من خلال تحديد القيم المفقودة والتعامل معها بشكل مناسب ، على سبيل المثال من خلال تقنيات التضمين أو إزالة الحالات ذات القيم المفقودة ، فإننا نضمن أن البيانات المستخدمة للتدريب كاملة وموثوقة. وبالمثل ، يمكن الكشف عن القيم المتطرفة والتعامل معها ، إما عن طريق إزالتها أو تحويلها لجعلها في نطاق مقبول. يمكن أيضًا حل التناقضات ، مثل القيم المتعارضة أو السجلات المكررة ، أثناء مرحلة إعداد البيانات ، مما يضمن أن مجموعة البيانات نظيفة وجاهزة للتحليل.
ثانيًا ، يسمح إعداد البيانات بهندسة الميزات الفعالة ، والتي تتضمن تحويل البيانات الأولية إلى ميزات مفيدة يمكن استخدامها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي. غالبًا ما تتضمن هذه العملية تقنيات مثل التطبيع والقياس وترميز المتغيرات الفئوية. يضمن التطبيع أن تكون الميزات على نطاق مماثل ، مما يمنع ميزات معينة من السيطرة على عملية التعلم نظرًا لقيمها الأكبر. يمكن تحقيق القياس من خلال طرق مثل التدرج أو التوحيد القياسي الأدنى ، والتي تعدل نطاق أو توزيع قيم الميزة لتلائم متطلبات الخوارزمية بشكل أفضل. يُمكّن ترميز المتغيرات الفئوية ، مثل تحويل تسميات النص إلى تمثيلات رقمية ، خوارزميات التعلم الآلي من معالجة هذه المتغيرات بفعالية. من خلال أداء مهام هندسة الميزات هذه أثناء إعداد البيانات ، يمكننا توفير الوقت والجهد من خلال تجنب الحاجة إلى تكرار هذه الخطوات لكل نموذج تكرار.
علاوة على ذلك ، يساهم إعداد البيانات في تحسين أداء النموذج من خلال توفير مجموعة بيانات معدة جيدًا تتوافق مع متطلبات وافتراضات خوارزمية التعلم الآلي المختارة. على سبيل المثال ، تفترض بعض الخوارزميات أن البيانات يتم توزيعها بشكل طبيعي ، في حين أن البعض الآخر قد يتطلب أنواعًا أو تنسيقات بيانات محددة. من خلال ضمان تحويل البيانات وتنسيقها بشكل مناسب ، يمكننا تجنب الأخطاء المحتملة أو الأداء دون المستوى الأمثل الناجم عن انتهاك هذه الافتراضات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يتضمن إعداد البيانات تقنيات مثل تقليل الأبعاد ، والتي تهدف إلى تقليل عدد الميزات مع الاحتفاظ بالمعلومات الأكثر صلة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى نماذج أكثر كفاءة ودقة ، لأنه يقلل من تعقيد المشكلة ويساعد على تجنب الإفراط في التجهيز.
لتوضيح الوقت والجهد الذي تم توفيره من خلال إعداد البيانات ، ضع في اعتبارك سيناريو يتضمن فيه مشروع التعلم الآلي مجموعة بيانات كبيرة ذات قيم مفقودة وقيم متطرفة وسجلات غير متسقة. بدون إعداد البيانات المناسبة ، من المحتمل أن تتعطل عملية تطوير النموذج بسبب الحاجة إلى معالجة هذه المشكلات أثناء كل تكرار. من خلال استثمار الوقت مقدمًا في إعداد البيانات ، يمكن حل هذه المشكلات مرة واحدة ، مما ينتج عنه مجموعة بيانات نظيفة وجيدة الإعداد يمكن استخدامها في جميع أنحاء المشروع. هذا لا يوفر الوقت والجهد فحسب ، بل يسمح أيضًا بعملية تطوير نموذج أكثر بساطة وفعالية.
يعد إعداد البيانات خطوة حاسمة في عملية التعلم الآلي التي يمكن أن توفر الوقت والجهد من خلال تحسين جودة البيانات ، وتسهيل هندسة الميزات ، وتحسين أداء النموذج. من خلال معالجة قضايا مثل القيم المفقودة ، والقيم المتطرفة ، وعدم الاتساق ، يضمن إعداد البيانات أن مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب موثوقة ونظيفة. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح بهندسة الميزات الفعالة ، وتحويل البيانات الأولية إلى ميزات ذات مغزى تتوافق مع متطلبات خوارزمية التعلم الآلي المختارة. في النهاية ، يساهم إعداد البيانات في تحسين أداء النموذج وعملية تطوير نموذج أكثر كفاءة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning