Verilerinizin ön işlenmesi bir evin temelini atmak gibidir. Tıpkı güçlü bir temelin bir evin dayanıklılığını ve güvenliğini sağlaması gibi, etkili ön işleme de yapay zeka (AI) projelerinin başarısını garanti eder. Bu önemli adım, verilerinizi temizlemeyi, düzenlemeyi ve makine öğrenimi modelleriniz için hazırlamayı içerir.

Bu olmadan, muhtemelen tüm projenizi rayından çıkaracak sorunlarla karşılaşacaksınız. Ön işlemeye zaman ayırarak kendinizi başarıya hazırlar ve modellerinizin doğru, verimli ve anlaşılır olmasını sağlarsınız.

Veri Ön İşleme Nedir?

"Veri ön işleme, verilerinizi makine öğrenimi modellerinize beslemeden önce hazırlar." 

Bunu pişirmeden önce malzemeleri hazırlamak olarak düşünün. Bu adım, verilerinizi temizlemeyi, eksik değerleri ele almayı, verilerinizi normalleştirmeyi veya ölçeklendirmeyi ve kategorik değişkenleri algoritmanızın anlayabileceği bir formatta kodlamayı içerir.

Süreç, makine öğrenimi hattının temelini oluşturur. Modelinizin ondan öğrenme yeteneğini geliştirmek için verilerinizin kalitesini artırır. Verilerinizi ön işleme tabi tutarak, doğruluğu önemli ölçüde artırırsınız modellerinizden. Temiz, iyi hazırlanmış veriler, algoritmaların okuması ve öğrenmesi için daha kolay yönetilebilir; bu da daha doğru tahminlere ve daha iyi performansa yol açar.

İyi veri ön işleme, yapay zeka projelerinizin başarısını doğrudan etkiler. Kötü performans gösteren modeller ile başarılı olanlar arasındaki fark budur. İyi işlenmiş verilerle modelleriniz daha hızlı eğitim alabilir, daha iyi performans gösterebilir ve etkili sonuçlar elde edebilir. 2021'de bulunan bir anket, Gelişmekte olan pazarlardaki işletmelerin %56'sı işlevlerinden en az birinde yapay zekayı benimsemişlerdi.

Ön İşlemede Veri Güvenliği Hususları

"Ön işleme sırasında veri gizliliğinin korunması - özellikle hassas bilgilerin işlenmesi sırasında - gereklidir." 

Siber güvenlik bir hale geliyor Yönetilen BT hizmetleri için temel öncelik ve her veri parçasının olası ihlallere karşı güvende olmasını sağlar.  Yapay zeka projelerinin veri güvenliği düzenlemelerine ve etik yönergelerine uymak için kişisel verileri her zaman anonimleştirin veya takma ad verin, erişim kontrolleri uygulayın ve verileri şifreleyin.

Ayrıca, verileri korumak ve gizliliklerine değer verdiğinizi ve saygı duyduğunuzu göstererek kullanıcılarda güven oluşturmak için en son güvenlik protokolleri ve yasal gereksinimlerle güncel kalın. Etrafında Şirketlerin %40'ı yapay zeka teknolojisinden yararlanıyor iş verilerini toplayıp analiz ederek karar alma süreçlerini ve içgörüleri geliştirmek.

1. Adım: Veri Temizleme

Verilerin temizlenmesi, yapay zeka modellerinizin sonuçlarını çarpıtan yanlışlıkları ve tutarsızlıkları ortadan kaldırır. Eksik değerler söz konusu olduğunda, atama, eksik verileri gözlemlere dayalı olarak doldurma veya silme gibi seçenekleriniz vardır. Veri kümenizin bütünlüğünü korumak için eksik değerlerin bulunduğu satırları veya sütunları da kaldırabilirsiniz.

Aykırı değerlerle (diğer gözlemlerden önemli ölçüde farklı olan veri noktaları) başa çıkmak da önemlidir. Bunları daha beklenen bir aralığa girecek şekilde ayarlayabilir veya hata olma ihtimali varsa kaldırabilirsiniz. Bu stratejiler, verilerinizin modellemeye çalıştığınız gerçek dünya senaryolarını doğru şekilde yansıtmasını sağlar.

Adım 2: Veri Entegrasyonu ve Dönüşümü

Farklı kaynaklardan gelen verileri entegre etmek bir bulmacayı birleştirmeye benzer. Resmi tamamlamak için her parçanın mükemmel bir şekilde uyması gerekir. Tutarlılık bu süreçte hayati öneme sahiptir çünkü verilerin (kaynağı ne olursa olsun) alınabileceğini garanti eder. tutarsızlıklar olmadan birlikte analiz edildi sonuçları çarpıtıyor. Bu uyumun sağlanmasında özellikle entegrasyon, yönetim ve geçiş süreçlerinde veri dönüşümü büyük önem taşıyor.

Normalleştirme ve ölçeklendirme gibi teknikler hayati önem taşıyor. Normalleştirme, değer aralıklarındaki farklılıkları bozmadan bir veri kümesindeki değerleri standart bir ölçeğe ayarlarken ölçeklendirme, verileri sıfırdan bire gibi belirli bir ölçeği karşılayacak şekilde ayarlayarak tüm giriş değişkenlerini karşılaştırılabilir hale getirir. Bu yöntemler, her veri parçasının aradığınız içgörülere anlamlı bir şekilde katkıda bulunmasını sağlar. 2021 olarak, kuruluşların yarısından fazlası yapay zekayı yerleştirdi ve makine öğrenimi girişimleri ilerleme için öncelik listelerinin en üstünde yer alıyor.

Adım 3: Veri Azaltma

Veri boyutluluğunun azaltılması, veri kümenizin özünü kaybetmeden basitleştirilmesiyle ilgilidir. Örneğin, temel bileşen analizi, verilerinizi bir dizi ortogonal bileşene dönüştürmek ve bunları varyanslarına göre sıralamak için kullanılan popüler bir yöntemdir. En yüksek varyansa sahip bileşenlere odaklanmak, değişken sayısını azaltabilir ve veri kümenizin daha kolay ve daha hızlı işlenmesini sağlayabilir.

Ancak sanat, basitleştirme ile bilginin akılda tutulması arasında mükemmel dengenin kurulmasında yatmaktadır. Çok fazla boyutun kaldırılması değerli bilgilerin kaybolmasına neden olabilir ve bu da modelin doğruluğunu etkileyebilir. Amaç, tahmin gücünü korurken veri kümesini olabildiğince yalın tutmak ve modellerinizin verimli ve etkili kalmasını sağlamaktır.

Adım 4: Veri Kodlama

Bir bilgisayara farklı meyve türlerini anlamayı öğretmeye çalıştığınızı hayal edin. Nasıl ki sayıları hatırlamak karmaşık isimlerden daha kolaysa, bilgisayarlar da sayılarla çalışmayı daha kolay buluyor. Yani kodlama, kategorik verileri algoritmaların anlayabileceği sayısal formata dönüştürür.

One-hot kodlama ve etiket kodlama gibi teknikler bunun için başvuracağınız araçlardır. Her kategori tek geçişli kodlamayla kendi sütununu alır ve her kategorinin etiket kodlamasıyla benzersiz bir numarası vardır.

Uygun kodlama yöntemini seçmek çok önemlidir çünkü bu yöntemin makine öğrenimi algoritmanıza ve uğraştığınız veri türüne uyması gerekir. Verileriniz için doğru aracı seçmek projenizin sorunsuz ilerlemesini sağlar.

Ön İşleme İle Verilerinizin Gücünü Ortaya Çıkarın

Sağlam ön işlemenin başarı için gizli silahınız olduğuna güvenerek projelerinize başlayın. Verilerinizi temizlemeye, kodlamaya ve normalleştirmeye zaman ayırmanız, yapay zeka modellerinizin parlamasına zemin hazırlar. Bu en iyi uygulamaları uygulamak, yapay zeka yolculuğunuzda çığır açan keşiflerin ve başarıların önünü açar.

Ayrıca oku Yapay Zeka ile Akıllı Alışveriş: Kişisel Deneyiminiz

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/