تعد عملية البري-بروسيسينغ أول خطوة مهمة للتعلم الآلي من خلال تجهيز البيانات الخام. يمكن لهذه الخطوة أن تحسن الأداء الخاص بالتعلم الآلي وتجعل نتائجه أكثر موثوقية.
يتم استخدام التعلم الآلي في كل شيء من فرز البريد العشوائي في البريد الإلكتروني، إلى تحليل المواقع الإلكترونية، وحتى تخصيص الإعلانات وعمليات البحث عن المنتجات. يريد مطورو التعلم الآلي إنتاج نتائج مثالية وفعالة. ومع ذلك، يمكن لعملية تطوير التعلم الآلي أن تواجه مشاكل تؤخر أو تخفض من أدائه الفعال، مما يجعل النتائج غير موثوقة.
يعرض هذا المقال العوامل التي يمكن أن تعيق النموذج الفعال للتعلم الآلي. ثم سنستكشف كيف يمكن للبري-بروسيسينغ أن يساعد في تحسين الأداء الخاص بالتعلم الآلي وكيف يمكن لفرق التعلم الآلي تنفيذ البري-بروسيسينغ لتحسين النتائج التي يوفرها نماذج التعلم الآلي.
البري-بروسيسينغ هو الخطوة الأولى الحيوية في إعداد البيانات الخام لنماذج التعلم الآلي. وعادة ما تحتوي البيانات الخام على أخطاء وتشوهات وتكرارات مختلفة. أو يمكن أن تكون البيانات مقدمة بتنسيق لا يمكن للنموذج الخاص بالتعلم الآلي استخدامه. يضمن البري-بروسيسينغ أن يكون مجموعة البيانات جاهزة للعمل مع نموذج تعلم آلي محدد والخوارزميات الخاصة به.
توجد مشاكل كثيرة يمكن أن تعيق أداء نموذج التعلم الآلي. يمكن أن تتراوح هذه المشاكل من مشاكل في البيانات نفسها إلى اختيارات سيئة من قبل المطورين. يؤدي محاولة نموذج التعلم الآلي استخدام مجموعة بيانات بها جودة سيئة أو بيانات خاطئة إلى تشويه النتائج وجعلها غير موثوقة. وبالمثل، إذا لم يكن هناك ما يكفي من البيانات لتشغيل العملية، فستكون النتائج غير مرضية. وإذا كان هناك تحيز فطري داخل مجموعة البيانات التي لم يتم تحديده، فإن نتائج التعلم الآلي ستعكس وتضخم تلك الأحكام، مما يخلق نتائج خاطئة.
وعلاوة على ذلك، يتعين على مطوري التعلم الآلي اختيار الخوارزمية الصحيحة للتعامل مع كل مجموعة بيانات؛ إذ يمكن أن يؤدي الاختيار الخاطئ إلى معالجة فوضوية وغير فعالة. يجب أن ينتبه المطورون إلى الإفراط في التعلم والتدريب، والتي يمكن أن تضعف وتبطل الأداء الخاص بالتعلم الآلي، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة مع تباين كبير أو تحيز كبير.
يجب أن يختار المطورون أيضًا أفضل المعلمات الفرعية لتتناسب مع مجموعة البيانات المعينة؛ إذ يمكن لضبط المعلمة الفرعية السيئ أن يؤدي إلى مشكلة أخرى يمكن أن تؤثر بأضرار على نموذج التعلم الآلي.
يعد إعداد نموذج التعلم الآلي الفعال والموثوق به والموثوق به من العملية المتعددة المراحل، بغض النظر عن مجموعة البيانات. يمكن للبري-بروسيسينغ أن يوفر الوقت للمطورين في المدى البعيد، حيث يضع النموذج الخاص بالتعلم الآلي على مسار النجاح، مما يمنع الحاجة إلى تعديل النتائج أو العودة إلى مراحل البدء في إنشاء النموذج بعد الانتهاء منه. يجب على المطورين اختيار طرق البري-بروسيسينغ المحددة بعناية لتتناسب مع مجموعة البيانات المعينة. كما يتوقف عمق البري-بروسيسينغ على كل مجموعة بيانات وخوارزمية؛ إذ لا يعد البري-بروسيسينغ منهجية مناسبة للجميع.
خطوات البري-بروسيسينغ
1. تجميع مجموعة البيانات
الخطوة الأولى لتجهيز البيانات هي تجميع مجموعة البيانات. ويشمل ذلك جمع البيانات من جميع المواقع المتفرقة وت consolider في موقع واحد، مثل مستودع البيانات. وسيقلل هذا الأمر من عدم الكفاءة والتكرارية.
