أهمية إعداد البيانات للتعلم الآلي

يركز التعلم الآلي (ML) على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات واتخاذ التنبؤات أو القرارات بناءً عليها. ويشمل تقنيات مختلفة، مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والمزيد. في تعلم الآلة، يعتمد الحصول على نتائج دقيقة على وجود بيانات نظيفة ومنظمة بشكل جيد.

وهنا يأتي دور إعداد البيانات. إنها العملية التي تضمن أن تكون البيانات في أفضل شكل ممكن لإجراء تنبؤات موثوقة والحصول على رؤى مفيدة. يخصص علماء البيانات ما يقرب من 80% من وقتهم لإعداد البيانات، ولكن فقط 3% من بيانات الشركة يفي بمعايير جودة البيانات الأساسية.

وهذا يسلط الضوء على الأهمية الحاسمة للاستثمار في جودة البيانات وعمليات إعداد البيانات الفعالة؛ فهي تشكل الأساس لمشاريع التعلم الآلي الناجحة.

أهمية إعداد البيانات في تعلم الآلة

يتأثر أداء نموذج التعلم الآلي بشكل مباشر بجودة البيانات. دعونا نستكشف ما يحدث إذا لم يتم إعداد البيانات بشكل كامل:

• دقة النموذج للخطر: تعتمد نماذج التعلم الآلي على أنماط البيانات. وتؤدي البيانات غير الدقيقة إلى نماذج مبنية على بيانات "قذرة"، مما يؤدي إلى تنبؤات خارجة عن المألوف. يمكن أن يؤدي هذا إلى ضعف الدقة وزيادة التكاليف. على سبيل المثال، قد يظهر نموذج الرعاية الصحية الذي تم تدريبه على البيانات غير النظيفة معدل دقة مثير للإعجاب بنسبة 95% أثناء الاختبار، ولكن عند نشره في إعدادات الرعاية الصحية الحقيقية، قد يفشل في تشخيص الحالات الحرجة.
• الأخطاء المركبة: في الأنظمة المترابطة حيث يتم تغذية مخرجات نموذج ما إلى نموذج آخر، يمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات إلى تفاقم الأخطاء. ومن الممكن أن يؤدي هذا التأثير المتتالي إلى معلومات غير دقيقة على نطاق واسع، وخاصة في النظم البيئية الرقمية المتكاملة أو سلاسل التوريد المعقدة.
• النماذج المتحيزة والمخاوف الأخلاقية: وعندما تتعلم النماذج من البيانات المتحيزة، فإنها تعكس هذه التحيزات وتفاقمها، مما يثير مخاوف أخلاقية. وفي مجالات مثل التوظيف أو الإقراض، يؤدي هذا إلى إدامة الممارسات غير العادلة. على سبيل المثال، قد تؤدي خوارزمية التوظيف المدربة على البيانات المتحيزة تاريخياً إلى التمييز باستمرار ضد المرشحين المؤهلين من فئات سكانية معينة.

كيفية إعداد البيانات بشكل فعال للتعلم الآلي

تعتمد كفاءة نموذج التعلم الآلي على جودة البيانات. دعنا نستكشف الخطوات الأساسية لإعداد البيانات للتعلم الآلي للتأكد من أن النماذج تسفر عن رؤى موثوقة وقابلة للتنفيذ.

تحديد المشكلة وفهمها

أولاً، يجب أن يكون لديك فهم شامل لأهدافك والنتائج المرجوة وأي قيود أو قيود.

من خلال هدف واضح، يمكنك بسهولة تحديد ميزات البيانات الحيوية وغير الضرورية لتدريب النموذج. بالإضافة إلى ذلك، فإن طبيعة المشكلة تملي بطبيعتها معيار جودة البيانات. على سبيل المثال، يحتاج نموذج التعلم الآلي المكلف بالتنبؤ بأسعار الأسهم إلى مستوى أعلى من دقة البيانات مقارنة بالنموذج المصمم لاقتراح توصيات الأفلام.

جمع البيانات

التالي هو جمع البيانات ذات الصلة التي يمكن أن تغذي نموذج التعلم الآلي الخاص بنا. قد تتضمن هذه العملية الاستفادة من قواعد البيانات الداخلية أو مجموعات البيانات الخارجية أو واجهات برمجة التطبيقات أو حتى تسجيل البيانات يدويًا. ومن المهم في هذه المرحلة ضمان تنوع البيانات وشموليتها من أجل الحماية من التحيزات المحتملة وضمان عينة تمثيلية.

استكشاف البيانات

تتضمن هذه المرحلة تلخيص الإحصائيات الأساسية وإنشاء تمثيلات مرئية للبيانات وتحديد الأنماط الأولية أو القيم المتطرفة للتحقق من مشكلات جودة البيانات مثل التكرارات أو أنواع البيانات غير المتسقة أو أخطاء إدخال البيانات.

تنظيف البيانات

يركز تنظيف البيانات على غربلة البيانات لتحديد وتصحيح العيوب في مجموعة البيانات. ويتضمن مهام مثل التعامل مع البيانات المفقودة، واكتشاف القيم المتطرفة ومعالجتها، وضمان اتساق البيانات، والقضاء على التكرارات، وتصحيح الأخطاء. تعتبر هذه الخطوة بالغة الأهمية لأنها تضع الأساس لرؤى موثوقة وتضمن عمل نماذج التعلم الآلي مع بيانات دقيقة وعالية الجودة.

تحويل البيانات

بمجرد تنظيف البيانات، فقد لا تكون بالتنسيق الأمثل للتعلم الآلي. يتضمن تحويل البيانات تحويل البيانات إلى نموذج أكثر ملاءمة للنمذجة. يمكن أن يستلزم ذلك عمليات مثل التطبيع (قياس جميع المتغيرات الرقمية إلى نطاق قياسي)، أو تشفير المتغيرات الفئوية، أو حتى التجميعات المستندة إلى الوقت. يتعلق الأمر في الأساس بإعادة تشكيل البيانات لتناسب عملية النمذجة بشكل أفضل.

هندسة الميزات

ومع تحويل البيانات، فإن الخطوة التالية هي التعمق أكثر واستخراج أو إنشاء الميزات التي تعزز القدرات التنبؤية للنموذج. قد تتضمن هندسة الميزات إنشاء مصطلحات تفاعل، أو استخلاص مقاييس جديدة من البيانات الموجودة، أو حتى دمج مصادر البيانات الخارجية. تتضمن هذه العملية الإبداعية مزج المعرفة بالمجال مع علم البيانات لتضخيم إمكانات البيانات.

تقسيم البيانات

وأخيرًا، بمجرد إعداد البيانات وإثرائها، فقد حان الوقت لتقسيمها إلى عمليات التدريب والتحقق من الصحة. عادة، يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق من الصحة والاختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لبناء النموذج، ومجموعة التحقق من الصحة لضبطه، ومجموعة الاختبار لتقييم أدائه على البيانات غير المرئية. يضمن التقسيم الصحيح للبيانات عدم تجاوز النموذج للبيانات التي يراها ويمكن تعميمه بشكل جيد على البيانات الجديدة غير المرئية.

إعداد البيانات مع Astera

Astera تتمتع بقدرات استثنائية في إعداد البيانات للمؤسسات التي تسعى إلى تسخير قوة البيانات النظيفة والمُعدة جيدًا لتحقيق نتائج ثاقبة للتعلم الآلي. Astera لا يوفر فقط صورًا مرئية لصحة البيانات في الوقت الفعلي لتقييم جودة البيانات، ولكنه يوفر أيضًا واجهة بديهية تعتمد على التوجيه والنقر مع تحويلات متكاملة.

هذا النهج سهل الاستخدام يجعل إعداد البيانات في متناول الأفراد الذين ليس لديهم خبرة فنية واسعة النطاق. دعونا ننظر في كيفية ذلك Astera تبسيط عملية إعداد البيانات لنماذج التعلم الآلي:

استخراج البيانات

Astera تتفوق في استخراج البيانات بفضل إمكاناتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تتيح لك الاتصال بسلاسة مع المصادر غير المنظمة. تضمن هذه الميزة أنه حتى البيانات الواردة من المصادر غير التقليدية يمكن دمجها بسهولة في سير عمل التعلم الآلي لديك.

التنميط البيانات

Asteraتوفر واجهة المستخدم التي تركز على المعاينة معاينة تفصيلية لبياناتك، مما يتيح لك استكشاف بياناتك وفهمها بشكل أفضل قبل بدء الإعداد الفعلي. تضمن عمليات فحص صحة البيانات في الوقت الفعلي إمكانية اكتشاف المشكلات على الفور ومعالجتها بشكل استباقي.

تنظيف البيانات

Astera يوفر إمكانات متقدمة لتنظيف البيانات، بما في ذلك إزالة القيم الخالية وعمليات البحث والاستبدال والفحوصات الشاملة لجودة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يضمن الإجراء "المتميز" أن تكون بياناتك نظيفة وخالية من التكرار، مما يجعلها مثالية لتطبيقات التعلم الآلي.

البيانات تحول

Asteraتعمل الواجهة المرئية والتفاعلية التي لا تحتوي على تعليمات برمجية على تبسيط مهام تحويل البيانات. يمكنك تنفيذ إجراءات مثل التسوية والتشفير والتجميعات باستخدام التنقل بالإشارة والنقر، مما يجعل من السهل إعادة تشكيل بياناتك لتناسب متطلبات نماذج التعلم الآلي لديك.

هل أنت مستعد لتحسين بياناتك لتحقيق نجاح التعلم الآلي؟ تحميل Asteraالنسخة التجريبية المجانية لمدة 14 يومًا اليوم واختبر قوة الإعداد الفعال للبيانات بشكل مباشر!