تنظيف البيانات

إتقان تنظيف البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تعلم تقنيات لإصلاح الأخطاء، وتحسين جودة البيانات، وتعزيز أداء النموذج بفعالية!

تنظيف البيانات هي عملية تحديد وتصحيح أو إزالة البيانات الفاسدة أو غير الدقيقة أو غير المكتملة أو غير المتناسقة من مجموعة البيانات. وهي خطوة أولى حاسمة في أي سير عمل للتعلّم الآلي (ML) ، حيث إن جودة بيانات التدريب تحدد بشكل مباشر أداء وموثوقية النموذج الناتج. واتباعًا لمبدأ "لا فائدة من البيانات التي تدخل القمامة وتخرج القمامة"، يضمن تنظيف البيانات أن نماذج مثل Ultralytics YOLO يتم تدريبها على معلومات دقيقة ومتسقة، مما يؤدي إلى دقة أفضل وتوقعات أكثر جدارة بالثقة. بدون التنظيف المناسب، يمكن أن تؤدي المشكلات الكامنة في البيانات إلى نتائج منحرفة وتعميم ضعيف للنموذج.

مهام تنظيف البيانات الرئيسية

تتضمن عملية تنظيف البيانات العديد من المهام المتميزة المصممة لحل أنواع مختلفة من مشكلات جودة البيانات. غالبًا ما تكون هذه المهام تكرارية وقد تتطلب معرفة خاصة بالمجال.

التعامل مع القيم المفقودة: غالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات على إدخالات مفقودة، والتي يمكن معالجتها عن طريق إزالة السجلات غير المكتملة أو عن طريق استنتاج (ملء) القيم المفقودة باستخدام طرق إحصائية مثل المتوسط أو الوسيط أو النماذج التنبؤية الأكثر تقدمًا. يمكن أن يوفر دليل التعامل مع البيانات المفقودة مزيدًا من المعلومات.
تصحيح البيانات غير الدقيقة: يتضمن ذلك إصلاح الأخطاء المطبعية، وتناقضات القياس (على سبيل المثال، الرطل مقابل الكيلوغرام)، والمعلومات غير الصحيحة من الناحية الواقعية. غالبًا ما يتم تطبيق قواعد التحقق من صحة البيانات للإشارة إلى هذه الأخطاء.
إزالة التكرارات: يمكن أن تؤدي السجلات المكررة إلى إدخال تحيز في النموذج من خلال إعطاء وزن غير مبرر لبعض نقاط البيانات. يعد تحديد وإزالة هذه السجلات المكررة خطوة قياسية.
إدارة القيم المتطرفة: القيم المتطرفة هي نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن الملاحظات الأخرى. واعتمادًا على سببها، يمكن إزالتها أو تصحيحها أو تحويلها لمنعها من التأثير سلبًا على عملية تدريب النموذج. تُستخدم تقنيات الكشف عن القيم المتطرفة على نطاق واسع لهذا الغرض.
توحيد البيانات: يتضمن ذلك ضمان توافق البيانات مع تنسيق متسق. ومن الأمثلة على ذلك توحيد تنسيقات التاريخ وتنسيقات التاريخ وغلاف النص (على سبيل المثال، تحويل جميع النصوص إلى أحرف صغيرة) وتحويلات الوحدات. معايير جودة البيانات المتسقة أمر بالغ الأهمية لتحقيق النجاح.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي

تحليل الصور الطبية: عند تدريب نموذج للكشف عن الأجسام على مجموعة بيانات مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ، يكون تنظيف البيانات أمرًا حيويًا. قد تتضمن العملية إزالة ملفات الصور التالفة أو منخفضة الجودة، وتوحيد جميع الصور بدقة وتنسيق متناسقين، والتحقق من صحة تسميات المرضى وشروحاتهم. يضمن ذلك أن يتعلم النموذج من معلومات واضحة وموثوقة، وهو أمر ضروري لتطوير أدوات تشخيصية يمكن الاعتماد عليها في مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. يسلط المعهد الوطني للتصوير الطبي الحيوي والهندسة الحيوية (NIBIB) الضوء على أهمية جودة البيانات في الأبحاث الطبية.
الذكاء الاصطناعي لإدارة مخزون التجزئة: في البيع بالتجزئة القائم على الذكاء الاصطناعي، تقوم نماذج الرؤية الحاسوبية بمراقبة مخزون الرفوف باستخدام تغذية الكاميرا. من الضروري تنظيف البيانات لتصفية الصور الباهتة وإزالة الإطارات التي يحجب فيها المتسوقون المنتجات وإلغاء تكرار عدد المنتجات من زوايا متعددة للكاميرا. ويضمن تصحيح هذه المشكلات حصول نظام المخزون على رؤية دقيقة لمستويات المخزون، مما يتيح تجديد المخزون بشكل أكثر ذكاءً ويقلل من الهدر. وتوفر شركات مثل Google Cloud حلولاً تحليلية حيث تكون جودة البيانات أمرًا بالغ الأهمية.