6 طرق لبناء مجموعة البيانات الخاصة بك في بايثون

المُقدّمة

يعد إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك أمرًا بالغ الأهمية في العديد من مشاريع علوم البيانات والتعلم الآلي. على الرغم من وجود العديد من مجموعات البيانات المتاحة للعامة، فإن إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك يسمح لك بتخصيصها وفقًا لاحتياجاتك المحددة وضمان جودتها. علاوة على ذلك، ستستكشف في هذه المقالة أهمية مجموعات البيانات المخصصة وستقدم دليلًا خطوة بخطوة حول إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك في بايثون. سنناقش أيضًا تقنيات زيادة البيانات وتوسيعها، والأدوات والمكتبات لإنشاء مجموعات البيانات، وأفضل الممارسات لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة، والاعتبارات الأخلاقية في إنشاء مجموعات البيانات.

جدول المحتويات

فهم أهمية مجموعات البيانات المخصصة

توفر مجموعات البيانات المخصصة العديد من المزايا مقارنة بمجموعات البيانات الموجودة مسبقًا.

أولاً، تسمح لك بتحديد غرض ونطاق مجموعة البيانات الخاصة بك وفقًا لمتطلبات مشروعك المحددة. يضمن هذا المستوى من التخصيص أن مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على البيانات ذات الصلة اللازمة لمعالجة أسئلة البحث الخاصة بك أو حل مشكلة معينة.

ثانيًا، توفر لك مجموعات البيانات المخصصة التحكم في عملية جمع البيانات. يمكنك اختيار المصادر التي تجمع منها البيانات، مما يضمن صحتها وأهميتها. يمتد هذا التحكم أيضًا إلى خطوات تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، مما يسمح لك بتخصيصها وفقًا لاحتياجاتك.

وأخيرًا، تمكنك مجموعات البيانات المخصصة من معالجة أي مشكلات تتعلق بعدم توازن الفئة في مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا. من خلال جمع البيانات الخاصة بك وتصنيفها، يمكنك ضمان توزيع متوازن للفصول الدراسية، وهو أمر بالغ الأهمية لتدريب نماذج دقيقة للتعلم الآلي.

خطوات إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك في بايثون

يتضمن إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك عدة خطوات أساسية. دعنا نستكشف كل خطوة بالتفصيل:

تحديد غرض ونطاق مجموعة البيانات الخاصة بك

قبل جمع أي بيانات، من الضروري تحديد غرض ونطاق مجموعة البيانات الخاصة بك بوضوح. اسأل نفسك ما هي المشكلة المحددة التي تحاول حلها أو ما هي الأسئلة البحثية التي تحاول الإجابة عليها. سيرشدك هذا الوضوح في تحديد أنواع البيانات التي تحتاج إلى جمعها والمصادر التي يجب عليك جمعها منها.

جمع وإعداد البيانات

بمجرد تحديد غرض ونطاق مجموعة البيانات الخاصة بك، يمكنك البدء في جمع البيانات. اعتمادًا على مشروعك، يمكنك جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل واجهات برمجة التطبيقات أو استخراج الويب أو إدخال البيانات يدويًا. ومن الأهمية بمكان ضمان صحة وسلامة البيانات أثناء عملية جمعها.

بعد جمع البيانات، تحتاج إلى إعدادها لمزيد من المعالجة. تتضمن هذه الخطوة تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل، مثل CSV أو JSON. بالإضافة إلى ذلك، قد تحتاج إلى تنفيذ مهام تنظيف البيانات الأولية، مثل إزالة التكرارات أو نقاط البيانات غير ذات الصلة.

تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا

يعد تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا خطوات أساسية في إنشاء مجموعة البيانات. تتضمن هذه العملية معالجة البيانات المفقودة والتعامل مع القيم المتطرفة وتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل. توفر Python مكتبات متنوعة، مثل Pandas وNumPy، مع أدوات قوية لتنظيف البيانات والمعالجة المسبقة.

على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على قيم مفقودة، فيمكنك استخدام مكتبة Pandas لملء تلك القيم المفقودة باستخدام تقنيات الاحتساب المناسبة. وبالمثل، إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على قيم متطرفة، فيمكنك استخدام الأساليب الإحصائية لاكتشافها والتعامل معها بفعالية.

تنظيم وهيكلة مجموعة البيانات

لضمان سهولة استخدام مجموعة البيانات الخاصة بك وصيانتها، من الضروري تنظيمها وبنيتها بشكل صحيح. تتضمن هذه الخطوة إنشاء بنية واضحة للمجلدات واصطلاحات التسمية وتنسيقات الملفات التي تسهل الوصول إلى البيانات وفهمها بسهولة.

على سبيل المثال، يمكنك تنظيم مجموعة البيانات الخاصة بك في مجلدات منفصلة لفئات أو فئات مختلفة. يمكن أن يمثل كل ملف داخل هذه المجلدات نسخة بيانات واحدة باستخدام اصطلاح تسمية قياسي يتضمن معلومات ذات صلة بالبيانات.

تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار

يعد تقسيم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى مجموعات تدريب واختبار أمرًا ضروريًا لتقييم أداء نماذج التعلم الآلي. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، بينما تقوم مجموعة الاختبار بتقييم أدائها على البيانات غير المرئية.

بيثون مكتبة scikit-Learn يوفر وظائف ملائمة لتقسيم مجموعات البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة `train_test_split` لتقسيم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى النسب المطلوبة بشكل عشوائي.

يمكنك أيضا قراءة: Scikit-Learn vs TensorFlow: أيهما تختار؟

التعامل مع الفئات غير المتوازنة (إن أمكن)

إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على فئات غير متوازنة، حيث تحتوي بعض الفئات على مثيلات أقل بكثير من غيرها، فمن الضروري معالجة هذه المشكلة. يمكن أن تؤدي الطبقات غير المتوازنة إلى نماذج متحيزة تؤدي أداءً سيئًا على الطبقات الممثلة تمثيلاً ناقصًا.

هناك العديد من التقنيات للتعامل مع الفئات غير المتوازنة، مثل الإفراط في أخذ العينات أو التقليل منها أو استخدام خوارزميات متقدمة مصممة خصيصًا لمجموعات البيانات غير المتوازنة. تقوم مكتبات Python، مثل التعلم غير المتوازن، بتنفيذ هذه التقنيات التي يمكن دمجها بسهولة في مسار إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك.

تقنيات لزيادة البيانات وتوسيعها

تعد زيادة البيانات تقنية قوية تستخدم لزيادة حجم مجموعة البيانات الخاصة بك وتنوعها. وهو يتضمن تطبيق تحويلات مختلفة على البيانات الموجودة، وإنشاء مثيلات جديدة لا تزال تمثل البيانات الأصلية.

تكبير بيانات الصورة

تُستخدم زيادة بيانات الصورة بشكل شائع لتحسين أداء النموذج في مهام رؤية الكمبيوتر. يمكن تطبيق تقنيات مثل التدوير والقلب والقياس وإضافة الضوضاء على الصور لإنشاء أشكال مختلفة من البيانات الأصلية.

توفر مكتبات Python مثل OpenCV وimgaug وظائف وطرق متنوعة لزيادة بيانات الصورة. على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة "التدوير" من مكتبة OpenCV لتدوير الصور بزاوية محددة.

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

زيادة البيانات النصية

تؤدي زيادة البيانات النصية إلى إنشاء مثيلات نصية جديدة من خلال تطبيق تحويلات متنوعة على النص الموجود. يمكن أن تؤدي تقنيات مثل استبدال المرادفات وإدراج الكلمات وحذف الكلمات إلى إنشاء أشكال مختلفة من النص الأصلي.

توفر مكتبات Python مثل NLTK وTextBlob وظائف وطرق لزيادة البيانات النصية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة `synsets` من مكتبة NLTK للعثور على مرادفات الكلمات واستبدالها في النص.

from nltk.corpus import wordnet
def synonym_replacement(text):
    words = text.split()
    augmented_text = []
    for word in words:
        synonyms = wordnet.synsets(word)
        if synonyms:
            augmented_text.append(synonyms[0].lemmas()[0].name())
        else:
            augmented_text.append(word)
    return ' '.join(augmented_text)
original_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
augmented_text = synonym_replacement(original_text)

زيادة البيانات الصوتية

يمكن تطبيق تقنيات زيادة البيانات على الإشارات الصوتية في مهام معالجة الصوت لإنشاء مثيلات جديدة. يمكن أن تؤدي تقنيات مثل تمديد الوقت وتغيير درجة الصوت وإضافة ضوضاء الخلفية إلى إنشاء أشكال متنوعة من البيانات الصوتية الأصلية.

توفر مكتبات Python مثل Librosa وPyDub وظائف وطرق لزيادة البيانات الصوتية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة `time_stretch` من مكتبة Librosa لتمديد مدة الإشارة الصوتية.

import librosa
audio, sr = librosa.load('audio.wav')
stretched_audio = librosa.effects.time_stretch(audio, rate=1.2)

زيادة بيانات الفيديو

تتضمن زيادة بيانات الفيديو تطبيق التحويلات على إطارات الفيديو لإنشاء مثيلات جديدة. يمكن أن تؤدي تقنيات مثل الاقتصاص والقلب وإضافة التأثيرات المرئية إلى إنشاء أشكال متنوعة من بيانات الفيديو الأصلية.

توفر مكتبات Python مثل OpenCV وMoviePy وظائف وطرق لزيادة بيانات الفيديو. على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة "الاقتصاص" من مكتبة MoviePy لاقتصاص إطار فيديو.

from moviepy.editor import VideoFileClip
video = VideoFileClip('video.mp4')
cropped_video = video.crop(x1=100, y1=100, x2=500, y2=500)

تقدم Python العديد من الأدوات والمكتبات التي يمكنها تبسيط عملية إنشاء مجموعة البيانات. دعنا نستكشف بعض هذه الأدوات والمكتبات:

Scikit تعلم

Scikit تعلم هي مكتبة مشهورة للتعلم الآلي في لغة بايثون توفر وظائف وفئات متنوعة لإنشاء مجموعات البيانات. وهو يوفر وظائف لإنشاء مجموعات بيانات تركيبية، وتقسيم مجموعات البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، والتعامل مع الفئات غير المتوازنة.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة `make_classification` من الوحدة النمطية `sklearn.datasets` لإنشاء مجموعة بيانات تصنيف تركيبية.

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, random_state=42)

مجموعات بيانات الوجه المعانقة

Hugging Face Datasets هي مكتبة Python توفر مجموعة واسعة من مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية. كما يوفر أيضًا أدوات لإنشاء مجموعات بيانات مخصصة من خلال دمج مجموعات البيانات الحالية ومعالجتها مسبقًا.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام وظيفة `load_dataset` من وحدة `datasets` لتحميل مجموعة بيانات موجودة مسبقًا.

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('imdb')

يمكنك أيضا قراءة: تسخير القوى الخارقة في البرمجة اللغوية العصبية: برنامج تعليمي لضبط الوجه معانقة الوجه خطوة بخطوة

تقنية كيلي

Kili Technology عبارة عن منصة لتصنيف البيانات توفر أدوات لإنشاء مجموعات البيانات وإدارتها لمشاريع التعلم الآلي. فهو يوفر واجهة سهلة الاستخدام لتسمية البيانات ويدعم أنواع البيانات المختلفة، بما في ذلك النصوص والصور والصوت.

باستخدام تقنية Kili، يمكنك بسهولة إنشاء مجموعات بيانات مصنفة عن طريق دعوة المتعاونين لإضافة تعليقات توضيحية إلى البيانات أو باستخدام أدوات التعليقات التوضيحية المضمنة الخاصة بهم.

مكتبات بايثون الأخرى لإنشاء مجموعات البيانات

وبصرف النظر عن الأدوات والمكتبات المذكورة أعلاه، يمكن أن تكون العديد من مكتبات بايثون الأخرى مفيدة لإنشاء مجموعات البيانات. تتضمن بعض هذه المكتبات Pandas وNumPy وTensorFlow وPyTorch. توفر هذه المكتبات أدوات قوية لمعالجة البيانات والمعالجة المسبقة والتخزين، مما يجعلها ضرورية لإنشاء مجموعة البيانات.

أفضل الممارسات لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة

يعد إنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة أمرًا ضروريًا للحصول على نتائج دقيقة وموثوقة في مشاريع علوم البيانات والتعلم الآلي. فيما يلي بعض أفضل الممارسات التي يجب مراعاتها عند إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك:

ضمان جودة البيانات وسلامتها

تعد جودة البيانات وسلامتها أمرًا بالغ الأهمية في إنشاء مجموعة البيانات. من الضروري التأكد من أن البيانات التي تجمعها دقيقة وكاملة وتمثل ظاهرة العالم الحقيقي التي تدرسها. ويمكن تحقيق ذلك عن طريق اختيار مصادر البيانات بعناية، والتحقق من صحة البيانات أثناء عملية التجميع، وإجراء تنظيف شامل للبيانات ومعالجتها مسبقًا.

التعامل مع البيانات المفقودة

تعد البيانات المفقودة مشكلة شائعة في مجموعات البيانات ويمكن أن تؤثر بشكل كبير على أداء نماذج التعلم الآلي. من المهم التعامل مع البيانات المفقودة بشكل مناسب باستخدام تقنيات التضمين أو استخدام الخوارزميات المتقدمة التي يمكنها التعامل مع القيم المفقودة.

التعامل مع القيم الشاذة

القيم المتطرفة هي نقاط بيانات تنحرف بشكل كبير عن بقية البيانات. ويمكن أن تؤثر بشكل غير متناسب على نتائج تحليل البيانات ونماذج التعلم الآلي. من الضروري اكتشاف القيم المتطرفة والتعامل معها بشكل فعال باستخدام الأساليب الإحصائية أو النظر في استخدام خوارزميات قوية أقل حساسية للقيم المتطرفة.

موازنة توزيع الطبقة

إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على فئات غير متوازنة، فمن المهم معالجة هذه المشكلة لمنع النماذج المتحيزة. يمكن استخدام تقنيات مثل الإفراط في أخذ العينات أو التقليل منها أو استخدام خوارزميات متقدمة مصممة خصيصًا لمجموعات البيانات غير المتوازنة لتحقيق التوازن في توزيع الفئات.

توثيق وتعليق مجموعة البيانات

يعد التوثيق والشرح المناسبين لمجموعة البيانات أمرًا ضروريًا لسهولة استخدامها وإمكانية تكرار نتائجها. إن توثيق مصادر البيانات وطرق التجميع وخطوات المعالجة المسبقة وأي افتراضات يتم إجراؤها أثناء عملية إنشاء مجموعة البيانات يضمن الشفافية ويسمح للآخرين بفهم عملك وإعادة إنتاجه.

الاعتبارات الأخلاقية في إنشاء مجموعة البيانات

يتضمن إنشاء مجموعة البيانات أيضًا اعتبارات أخلاقية لا ينبغي إغفالها. فيما يلي بعض الاعتبارات الأخلاقية الأساسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

الخصوصية وإخفاء الهوية

عند جمع البيانات واستخدامها، من المهم احترام الخصوصية والتأكد من عدم الكشف عن هوية الأفراد أو الكيانات المعنية. يمكن تحقيق ذلك عن طريق إزالة أو تشفير معلومات التعريف الشخصية (PII) من مجموعة البيانات أو الحصول على الموافقة المناسبة من الأفراد.

التحيز والإنصاف

يمكن أن يؤدي التحيز في مجموعات البيانات إلى نماذج متحيزة ونتائج غير عادلة. من المهم تحديد وتخفيف أي تحيزات موجودة في مجموعة البيانات، مثل التحيزات المتعلقة بالجنس أو العنصر. ويمكن القيام بذلك عن طريق اختيار مصادر البيانات بعناية، وتنويع عملية جمع البيانات، واستخدام خوارزميات تراعي العدالة.

يعد الحصول على موافقة مستنيرة من الأفراد الذين يتم جمع بياناتهم أمرًا ضروريًا. يجب أن يكون الأفراد على علم تام بالغرض من جمع البيانات، وكيف سيتم استخدام بياناتهم، وأي مخاطر محتملة تنطوي عليها. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي وضع سياسات واضحة لاستخدام البيانات لضمان الاستخدام المسؤول والأخلاقي لمجموعة البيانات.

وفي الختام

يتيح لك إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك في Python تخصيص البيانات وفقًا لمتطلبات مشروعك وضمان جودتها. باتباع الخطوات الموضحة في هذه المقالة، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات عالية الجودة تتناول أسئلة البحث الخاصة بك أو تحل مشكلة معينة. بالإضافة إلى ذلك، تمت مناقشة تقنيات زيادة البيانات وتوسيعها، والأدوات والمكتبات لإنشاء مجموعات البيانات، وأفضل الممارسات لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة، والاعتبارات الأخلاقية في إنشاء مجموعات البيانات. باستخدام هذه الرؤى، أنت مجهز جيدًا للشروع في رحلة إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك.