إن المعالجة المسبقة لبياناتك تشبه وضع الأساس للمنزل. مثلما يضمن الأساس القوي متانة المنزل وسلامته، فإن المعالجة المسبقة الفعالة تضمن نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي (AI). تتضمن هذه الخطوة الحاسمة تنظيف بياناتك وتنظيمها وإعدادها لنماذج التعلم الآلي الخاصة بك.
وبدون ذلك، من المحتمل أن تواجه مشكلات تعرقل مشروعك بأكمله. من خلال تخصيص الوقت للمعالجة المسبقة، فإنك تهيئ نفسك للنجاح وتضمن أن نماذجك دقيقة وفعالة ومفيدة.
ما هي المعالجة المسبقة للبيانات؟
"تعمل المعالجة المسبقة للبيانات على إعداد بياناتك قبل إدخالها في نماذج التعلم الآلي لديك."
فكر في الأمر كمكونات تحضيرية قبل الطهي. تتضمن هذه الخطوة تنظيف بياناتك، ومعالجة القيم المفقودة، وتطبيع بياناتك أو قياسها، وترميز المتغيرات الفئوية في تنسيق يمكن أن تفهمه الخوارزمية.
تعتبر هذه العملية أساسية لخط أنابيب التعلم الآلي. إنه يعزز جودة بياناتك لتحسين قدرة النموذج الخاص بك على التعلم منها. من خلال المعالجة المسبقة لبياناتك، يمكنك زيادة الدقة بشكل ملحوظ من النماذج الخاصة بك. تعد البيانات النظيفة والمجهزة جيدًا أكثر قابلية للإدارة من قبل الخوارزميات لقراءتها والتعلم منها، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة وأداء أفضل.
تؤثر المعالجة المسبقة الجيدة للبيانات بشكل مباشر على نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. وهذا هو الفرق بين النماذج ذات الأداء الضعيف والنماذج الناجحة. باستخدام البيانات التي تتم معالجتها بشكل جيد، يمكن لنماذجك أن تتدرب بشكل أسرع، وأن تؤدي أداءً أفضل وتحقق نتائج مؤثرة. تم العثور على استطلاع في عام 2021، 56% من الشركات في الأسواق الناشئة اعتمدوا الذكاء الاصطناعي في واحدة على الأقل من وظائفهم.
اعتبارات أمن البيانات في المعالجة المسبقة
"إن حماية خصوصية البيانات أثناء المعالجة المسبقة - خاصة عند التعامل مع المعلومات الحساسة - أمر ضروري."
الأمن السيبراني يصبح الأولوية الأساسية لخدمات تكنولوجيا المعلومات المدارة ويضمن أن كل جزء من البيانات آمن من الانتهاكات المحتملة. قم دائمًا بإخفاء هوية البيانات الشخصية أو تسميتها باسم مستعار، وتنفيذ ضوابط الوصول وتشفير البيانات للالتزام بلوائح أمان البيانات والمبادئ التوجيهية الأخلاقية الخاصة بمشروعات الذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك، ابق على اطلاع بأحدث بروتوكولات الأمان والمتطلبات القانونية لحماية البيانات وبناء الثقة مع المستخدمين من خلال إظهار تقديرك واحترام خصوصيتهم. حول 40% من الشركات تستفيد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتجميع وتحليل بيانات أعمالهم، وتعزيز عملية صنع القرار والرؤى.
الخطوة 1: تنظيف البيانات
يؤدي تنظيف البيانات إلى إزالة عدم الدقة والتناقضات التي تؤدي إلى تحريف نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. عندما يتعلق الأمر بالقيم المفقودة، لديك خيارات مثل التضمين أو ملء البيانات المفقودة بناءً على الملاحظات أو الحذف. يمكنك أيضًا إزالة الصفوف أو الأعمدة ذات القيم المفقودة للحفاظ على سلامة مجموعة البيانات الخاصة بك.
يعد التعامل مع القيم المتطرفة - نقاط البيانات التي تختلف بشكل كبير عن الملاحظات الأخرى - أمرًا ضروريًا أيضًا. يمكنك ضبطها لتقع ضمن نطاق أكثر توقعًا أو إزالتها إذا كان من المحتمل أن تكون أخطاء. تضمن هذه الاستراتيجيات أن بياناتك تعكس بدقة سيناريوهات العالم الحقيقي التي تحاول تصميمها.
الخطوة 2: تكامل البيانات وتحويلها
إن دمج البيانات من مصادر مختلفة يشبه تجميع اللغز. يجب أن تتناسب كل قطعة بشكل مثالي لإكمال الصورة. يعد الاتساق أمرًا حيويًا في هذه العملية لأنه يضمن إمكانية البيانات - بغض النظر عن مصدرها تحليلها معا دون تناقضات تحريف النتائج. يعد تحويل البيانات أمرًا محوريًا في تحقيق هذا الانسجام، خاصة أثناء عمليات التكامل والإدارة والهجرة.
تعتبر تقنيات مثل التطبيع والقياس حيوية. تعمل التسوية على ضبط القيم في مجموعة بيانات على مقياس قياسي دون تشويه الاختلافات في نطاقات القيم، بينما يقوم القياس بضبط البيانات لتتوافق مع مقياس معين، مثل صفر إلى واحد، مما يجعل جميع متغيرات الإدخال قابلة للمقارنة. تضمن هذه الأساليب أن كل جزء من البيانات يساهم بشكل هادف في الرؤى التي تبحث عنها. في 2021، أكثر من نصف المنظمات وضعت الذكاء الاصطناعي ومبادرات التعلم الآلي على رأس قائمة أولوياتهم للتقدم.
الخطوة 3: تقليل البيانات
إن تقليل أبعاد البيانات يعني تبسيط مجموعة البيانات الخاصة بك دون فقدان جوهرها. على سبيل المثال، يعد تحليل المكونات الرئيسية طريقة شائعة تستخدم لتحويل بياناتك إلى مجموعة من المكونات المتعامدة، وترتيبها حسب تباينها. يمكن أن يؤدي التركيز على المكونات ذات أعلى التباين إلى تقليل عدد المتغيرات ويجعل معالجة مجموعة البيانات الخاصة بك أسهل وأسرع.
ومع ذلك، فإن الفن يكمن في تحقيق التوازن المثالي بين التبسيط والاحتفاظ بالمعلومات. يمكن أن تؤدي إزالة عدد كبير جدًا من الأبعاد إلى فقدان معلومات قيمة، مما قد يؤثر على دقة النموذج. الهدف هو الحفاظ على مجموعة البيانات بسيطة قدر الإمكان مع الحفاظ على قدرتها التنبؤية، مما يضمن بقاء نماذجك فعالة وفعالة.
الخطوة 4: ترميز البيانات
تخيل أنك تحاول تعليم الكمبيوتر كيفية فهم أنواع مختلفة من الفاكهة. مثلما أنه من الأسهل بالنسبة لك أن تتذكر الأرقام بدلاً من الأسماء المعقدة، تجد أجهزة الكمبيوتر أنه من الأسهل التعامل مع الأرقام. لذلك، يقوم التشفير بتحويل البيانات الفئوية إلى تنسيق رقمي يمكن للخوارزميات فهمه.
تعتبر تقنيات مثل التشفير السريع وترميز الملصقات هي أدواتك المفضلة للقيام بذلك. تحصل كل فئة على عمود خاص بها بتشفير واحد ساخن، ولكل فئة رقم فريد مع ترميز التسمية.
يعد اختيار طريقة التشفير المناسبة أمرًا بالغ الأهمية لأنه يجب أن يتطابق مع خوارزمية التعلم الآلي ونوع البيانات التي تتعامل معها. إن اختيار الأداة المناسبة لبياناتك يضمن تشغيل مشروعك بسلاسة.
أطلق العنان لقوة بياناتك من خلال المعالجة المسبقة
انطلق إلى مشاريعك وأنت واثق من أن المعالجة المسبقة القوية هي سلاحك السري لتحقيق النجاح. إن تخصيص الوقت لتنظيف بياناتك وترميزها وتطبيعها يمهد الطريق لتألق نماذج الذكاء الاصطناعي لديك. إن تطبيق أفضل الممارسات هذه يمهد الطريق للاكتشافات والإنجازات الرائدة في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
اقرأ أيضا التسوق الذكي باستخدام الذكاء الاصطناعي: تجربتك الشخصية
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/
