پیش‌پردازش داده‌های شما مانند پایه‌گذاری یک خانه است. همانطور که یک پایه قوی دوام و ایمنی خانه را تضمین می کند، پیش پردازش موثر موفقیت پروژه های هوش مصنوعی (AI) را تضمین می کند. این مرحله مهم شامل تمیز کردن و سازماندهی داده های شما و آماده سازی آن ها برای مدل های یادگیری ماشین شما است.

بدون آن، احتمالاً با مشکلاتی مواجه خواهید شد که کل پروژه شما را از مسیر خارج می کند. با اختصاص زمان به پیش پردازش، خود را برای موفقیت آماده می کنید و مطمئن می شوید که مدل های شما دقیق، کارآمد و روشنگر هستند.

پیش پردازش داده چیست؟

"پیش پردازش داده، داده های شما را قبل از وارد کردن آنها به مدل های یادگیری ماشینی شما آماده می کند." 

آن را به عنوان آماده سازی مواد قبل از پخت و پز در نظر بگیرید. این مرحله شامل پاک کردن داده‌های شما، مدیریت مقادیر از دست رفته، عادی‌سازی یا مقیاس‌بندی داده‌ها و رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی در قالبی است که الگوریتم شما قابل درک است.

این فرآیند برای خط لوله یادگیری ماشینی اساسی است. کیفیت داده های شما را افزایش می دهد تا توانایی مدل شما برای یادگیری از آن را بهبود بخشد. با پیش پردازش داده های خود، شما دقت را به میزان قابل توجهی افزایش می دهید از مدل های شما داده‌های تمیز و آماده‌سازی شده برای الگوریتم‌ها برای خواندن و یادگیری قابل مدیریت‌تر است و منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و عملکرد بهتر می‌شود.

پیش پردازش خوب داده ها مستقیماً بر موفقیت پروژه های هوش مصنوعی شما تأثیر می گذارد. این تفاوت بین مدل های با عملکرد ضعیف و مدل های موفق است. با داده‌های خوب پردازش شده، مدل‌های شما می‌توانند سریع‌تر تمرین کنند، عملکرد بهتری داشته باشند و به نتایج تأثیرگذار برسند. یک نظرسنجی که در سال 2021 یافت شد، 56 درصد از مشاغل در بازارهای نوظهور هوش مصنوعی را حداقل در یکی از وظایف خود پذیرفته بودند.

ملاحظات امنیت داده در پیش پردازش

"حفاظت از حریم خصوصی داده ها در طول پیش پردازش - به ویژه هنگام مدیریت اطلاعات حساس - ضروری است." 

امنیت سایبری تبدیل به یک می شود اولویت اساسی برای خدمات فناوری اطلاعات مدیریت شده و تضمین می کند که هر قطعه از داده ها از نقض احتمالی در امان است.  همیشه داده‌های شخصی را ناشناس یا مستعار کنید، کنترل‌های دسترسی را اجرا کنید و داده‌ها را رمزگذاری کنید تا به مقررات امنیت داده پروژه‌های هوش مصنوعی و دستورالعمل‌های اخلاقی پایبند باشید.

علاوه بر این، با نشان دادن ارزش و احترام به حریم خصوصی کاربران، از آخرین پروتکل‌های امنیتی و الزامات قانونی برای محافظت از داده‌ها و ایجاد اعتماد با کاربران مطلع شوید. دور و بر 40 درصد از شرکت ها از فناوری هوش مصنوعی استفاده می کنند برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های تجاری خود، افزایش تصمیم گیری و بینش.

مرحله 1: پاکسازی داده ها

پاک کردن داده ها، نادرستی ها و ناهماهنگی هایی را که نتایج مدل های هوش مصنوعی شما را منحرف می کند، حذف می کند. وقتی نوبت به مقادیر از دست رفته می‌رسد، گزینه‌هایی مانند imputation، پر کردن داده‌های از دست رفته بر اساس مشاهدات یا حذف دارید. همچنین می‌توانید ردیف‌ها یا ستون‌هایی را با مقادیر گمشده حذف کنید تا یکپارچگی مجموعه داده‌های خود را حفظ کنید.

پرداختن به نقاط پرت - نقاط داده به طور قابل توجهی با مشاهدات دیگر متفاوت است - نیز ضروری است. می‌توانید آن‌ها را طوری تنظیم کنید که در محدوده مورد انتظار بیشتری قرار گیرند یا اگر احتمال خطا وجود دارد، آن‌ها را حذف کنید. این استراتژی‌ها تضمین می‌کنند که داده‌های شما دقیقاً منعکس کننده سناریوهای دنیای واقعی هستند که می‌خواهید مدل کنید.

مرحله 2: یکپارچه سازی و تبدیل داده ها

یکپارچه سازی داده ها از منابع مختلف مانند جمع آوری یک پازل است. هر قطعه باید کاملاً مناسب باشد تا تصویر کامل شود. سازگاری در این فرآیند حیاتی است زیرا تضمین می کند که داده ها - صرف نظر از منشأ - می توانند باشند با هم بدون مغایرت تجزیه و تحلیل شدند کج کردن نتایج تبدیل داده ها در دستیابی به این هماهنگی، به ویژه در طول فرآیندهای یکپارچه سازی، مدیریت و مهاجرت، محوری است.

تکنیک هایی مانند نرمال سازی و مقیاس بندی حیاتی هستند. نرمالیزاسیون مقادیر موجود در یک مجموعه داده را در مقیاس استاندارد بدون تحریف تفاوت در محدوده مقادیر تنظیم می کند، در حالی که مقیاس بندی داده ها را برای رسیدن به یک مقیاس خاص تنظیم می کند، مانند صفر تا یک، و همه متغیرهای ورودی را قابل مقایسه می کند. این روش‌ها تضمین می‌کنند که هر قطعه داده به طور معنی‌داری به بینش‌هایی که به دنبال آن هستید کمک می‌کند. در 2021، بیش از نیمی از سازمان ها هوش مصنوعی را قرار دادند و ابتکارات یادگیری ماشینی در بالای لیست اولویت های خود برای پیشرفت قرار دارند.

مرحله 3: کاهش داده ها

کاهش ابعاد داده در مورد ساده کردن مجموعه داده های شما بدون از دست دادن ماهیت آن است. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی یک روش محبوب است که برای تبدیل داده های شما به مجموعه ای از مؤلفه های متعامد، رتبه بندی آنها بر اساس واریانس آنها استفاده می شود. تمرکز بر مؤلفه‌هایی با بیشترین واریانس می‌تواند تعداد متغیرها را کاهش دهد و پردازش مجموعه داده‌های شما را آسان‌تر و سریع‌تر کند.

با این حال، هنر در ایجاد تعادل کامل بین ساده سازی و حفظ اطلاعات نهفته است. حذف ابعاد بیش از حد می تواند منجر به از دست دادن اطلاعات ارزشمند شود که ممکن است بر دقت مدل تأثیر بگذارد. هدف این است که مجموعه داده‌ها را تا حد امکان ناب نگه دارید و در عین حال قدرت پیش‌بینی آن را حفظ کنید و اطمینان حاصل کنید که مدل‌های شما کارآمد و مؤثر باقی می‌مانند.

مرحله 4: رمزگذاری داده ها

تصور کنید که سعی می کنید به رایانه یاد دهید تا انواع میوه ها را درک کند. درست همانطور که به خاطر سپردن اعداد برای شما آسان تر از نام های پیچیده است، رایانه ها نیز کار با اعداد را آسان تر می کنند. بنابراین، رمزگذاری داده‌های طبقه‌بندی را به یک قالب عددی تبدیل می‌کند که الگوریتم‌ها بتوانند آن را درک کنند.

تکنیک‌هایی مانند رمزگذاری یک‌طرفه و رمزگذاری برچسب ابزارهای مورد استفاده شما برای این کار هستند. هر دسته دارای ستون مخصوص به خود با رمزگذاری یک‌طرفه است و هر دسته دارای یک شماره منحصر به فرد با رمزگذاری برچسب است.

انتخاب روش رمزگذاری مناسب بسیار مهم است زیرا باید با الگوریتم یادگیری ماشینی شما و نوع داده ای که با آن سروکار دارید مطابقت داشته باشد. انتخاب ابزار مناسب برای داده های خود، اجرای روان پروژه شما را تضمین می کند.

قدرت داده های خود را با پیش پردازش باز کنید

با این اطمینان که پیش پردازش جامد سلاح مخفی شما برای موفقیت است، وارد پروژه های خود شوید. صرف زمان برای تمیز کردن، رمزگذاری و عادی سازی داده های خود، زمینه را برای درخشش مدل های هوش مصنوعی شما فراهم می کند. به کارگیری این بهترین شیوه ها راه را برای اکتشافات و دستاوردهای پیشگامانه در سفر هوش مصنوعی شما هموار می کند.

همچنین خواندن خرید هوشمند با هوش مصنوعی: تجربه شخصی شما

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/