آمادهسازی دادهها نقش مهمی در فرآیند یادگیری ماشین بازی میکند، زیرا میتواند با اطمینان از اینکه دادههای مورد استفاده برای مدلهای آموزشی از کیفیت بالا، مرتبط و فرمبندی مناسبی برخوردار هستند، به میزان قابل توجهی در زمان و تلاش صرفهجویی میکند. در این پاسخ، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه آمادهسازی دادهها میتواند به این مزایا دست یابد، با تمرکز بر تأثیر آن بر کیفیت داده، مهندسی ویژگیها و عملکرد مدل.
اولاً، آمادهسازی دادهها با پرداختن به مسائل مختلف مانند مقادیر از دست رفته، نقاط پرت و ناسازگاری به بهبود کیفیت دادهها کمک میکند. با شناسایی و مدیریت مناسب مقادیر گمشده، از جمله از طریق تکنیکهای انتساب یا حذف نمونههایی با مقادیر گمشده، اطمینان حاصل میکنیم که دادههای مورد استفاده برای آموزش کامل و قابل اعتماد هستند. به طور مشابه، نقاط پرت را می توان با حذف آنها یا تبدیل آنها برای رساندن آنها به محدوده قابل قبول، شناسایی و مدیریت کرد. ناهماهنگیها، مانند مقادیر متناقض یا رکوردهای تکراری، میتوانند در مرحله آمادهسازی دادهها حل شوند و اطمینان حاصل شود که مجموعه داده تمیز و آماده برای تجزیه و تحلیل است.
ثانیاً، آمادهسازی دادهها امکان مهندسی ویژگیهای مؤثر را فراهم میکند، که شامل تبدیل دادههای خام به ویژگیهای معنادار است که میتواند توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین استفاده شود. این فرآیند اغلب شامل تکنیک هایی مانند عادی سازی، مقیاس بندی و رمزگذاری متغیرهای طبقه بندی می شود. عادی سازی تضمین می کند که ویژگی ها در یک مقیاس مشابه هستند و از تسلط برخی ویژگی ها بر فرآیند یادگیری به دلیل مقادیر بزرگتر آنها جلوگیری می کند. مقیاسگذاری را میتوان از طریق روشهایی مانند مقیاسبندی حداقل حداکثر یا استانداردسازی به دست آورد، که محدوده یا توزیع مقادیر ویژگیها را برای مطابقت بهتر با الزامات الگوریتم تنظیم میکند. رمزگذاری متغیرهای طبقهبندی، مانند تبدیل برچسبهای متنی به نمایشهای عددی، الگوریتمهای یادگیری ماشین را قادر میسازد تا این متغیرها را به طور موثر پردازش کنند. با انجام این وظایف مهندسی ویژگی در حین آماده سازی داده ها، می توانیم با اجتناب از نیاز به تکرار این مراحل برای هر تکرار مدل، در زمان و تلاش صرفه جویی کنیم.
علاوه بر این، آمادهسازی دادهها با ارائه یک مجموعه داده به خوبی آمادهشده که با الزامات و مفروضات الگوریتم یادگیری ماشین انتخابشده همسو میشود، به بهبود عملکرد مدل کمک میکند. به عنوان مثال، برخی از الگوریتم ها فرض می کنند که داده ها به طور معمول توزیع می شوند، در حالی که برخی دیگر ممکن است به انواع یا قالب های داده خاصی نیاز داشته باشند. با حصول اطمینان از تبدیل و قالب بندی مناسب داده ها، می توانیم از خطاهای احتمالی یا عملکرد غیربهینه ناشی از نقض این مفروضات جلوگیری کنیم. علاوه بر این، آمادهسازی دادهها میتواند شامل تکنیکهایی مانند کاهش ابعاد باشد که هدف آن کاهش تعداد ویژگیها در عین حفظ مرتبطترین اطلاعات است. این میتواند منجر به مدلهای کارآمدتر و دقیقتر شود، زیرا پیچیدگی مشکل را کاهش میدهد و به جلوگیری از نصب بیش از حد کمک میکند.
برای نشان دادن زمان و تلاش صرفهجویی شده از طریق آمادهسازی دادهها، سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک پروژه یادگیری ماشینی شامل مجموعه دادهای بزرگ با مقادیر گمشده، نقاط پرت و رکوردهای متناقض است. بدون آمادهسازی مناسب دادهها، فرآیند توسعه مدل احتمالاً به دلیل نیاز به پرداختن به این مسائل در طول هر تکرار مانع میشود. با صرف زمان اولیه برای آمادهسازی دادهها، میتوان این مسائل را یک بار حل کرد و در نتیجه یک مجموعه داده تمیز و به خوبی آماده شد که میتواند در کل پروژه استفاده شود. این نه تنها باعث صرفه جویی در زمان و تلاش می شود، بلکه فرآیند توسعه مدل را ساده تر و کارآمدتر می کند.
آمادهسازی دادهها گامی مهم در فرآیند یادگیری ماشینی است که میتواند با بهبود کیفیت دادهها، تسهیل مهندسی ویژگیها و بهبود عملکرد مدل، در زمان و تلاش صرفهجویی کند. با پرداختن به مسائلی مانند مقادیر از دست رفته، نقاط پرت و ناسازگاری، آماده سازی داده ها اطمینان حاصل می کند که مجموعه داده مورد استفاده برای آموزش قابل اعتماد و تمیز است. علاوه بر این، امکان مهندسی ویژگی موثر را فراهم میکند و دادههای خام را به ویژگیهای معنیدار تبدیل میکند که با الزامات الگوریتم یادگیری ماشین انتخابشده همخوانی دارد. در نهایت، آماده سازی داده ها به بهبود عملکرد مدل و فرآیند توسعه مدل کارآمدتر کمک می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید