آماده‌سازی داده (Data Preparation) چیست؟

آماده‌سازی داده چیست؟

آماده‌سازی داده فرآیندی است که طی آن داده‌های خام برای پردازش و تحلیل‌های بعدی آماده می‌شوند. مراحل اصلی این فرآیند شامل جمع‌آوری، پاکسازی و برچسب‌گذاری داده‌های خام در قالبی مناسب برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML)، و سپس بررسی و مصورسازی داده‌ها است. آماده‌سازی داده می‌تواند تا ۸۰٪ از زمان صرف‌شده در یک پروژه‌ی یادگیری ماشین را به خود اختصاص دهد. بهینه‌سازی این فرآیند از طریق استفاده از ابزارهای تخصصی آماده‌سازی داده اهمیت ویژه‌ای دارد.

ارتباط بین یادگیری ماشین و آماده‌سازی داده چیست؟

امروزه، داده‌ها با حجمی بی‌سابقه در سازمان‌ها جریان دارند و از منابع گوناگونی مانند تلفن‌های هوشمند و شهرهای هوشمند، به صورت داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار (شامل تصاویر، اسناد، داده‌های مکانی و غیره) به دست می‌رسند. در حال حاضر، داده‌های بدون ساختار ۸۰٪ از کل داده‌ها را تشکیل می‌دهند. یادگیری ماشین قادر است نه تنها داده‌های ساختاریافته را تحلیل کند، بلکه الگوهای موجود در داده‌های بدون ساختار را نیز کشف نماید. یادگیری ماشین فرآیندی است که در آن رایانه می‌آموزد تا داده‌ها را تفسیر کرده و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری و پیشنهاداتی ارائه دهد. در طول فرآیند یادگیری—و همچنین در زمان استفاده برای پیش‌بینی—داده‌های نادرست، دارای سوگیری یا ناقص می‌توانند منجر به پیش‌بینی‌های اشتباه شوند.

چرا آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین مهم است؟

داده، سوخت یادگیری ماشین است. بهره‌برداری از این داده‌ها برای تحول کسب‌وکار، اگرچه چالش‌برانگیز است، اما برای حفظ جایگاه فعلی و آینده‌ی سازمان‌ها امری حیاتی محسوب می‌شود. در دنیای امروز، بقا با آگاهی بیشتر میسر است و سازمان‌هایی که می‌توانند داده‌های خود را برای اتخاذ تصمیمات بهتر و آگاهانه‌تر به کار گیرند، سریع‌تر به رویدادهای غیرمنتظره واکنش نشان می‌دهند و فرصت‌های جدید را کشف می‌کنند. این فرآیند مهم و در عین حال زمان‌بر، پیش‌نیاز ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های دقیق است و طولانی‌ترین بخش یک پروژه‌ی یادگیری ماشین به شمار می‌رود. دانشمندان داده می‌توانند برای کاهش این زمان، از ابزارهایی استفاده کنند که به روش‌های مختلف به خودکارسازی آماده‌سازی داده کمک می‌کنند.

چگونه داده‌های خود را آماده می‌کنید؟

آماده‌سازی داده طی یک سری مراحل انجام می‌شود که با جمع‌آوری داده‌های مناسب آغاز شده و با پاکسازی، برچسب‌گذاری، اعتبارسنجی و مصورسازی داده‌ها ادامه می‌یابد.

• جمع‌آوری داده:

  جمع‌آوری داده‌ها فرایندی است که در آن تمام داده‌های موردنیاز برای یادگیری ماشین گردآوری می‌شوند. این کار می‌تواند خسته‌کننده باشد، زیرا داده‌ها در منابع مختلفی مانند لپ‌تاپ‌ها، انبارهای داده، فضای ابری، برنامه‌ها و دستگاه‌ها قرار دارند. یافتن راه‌هایی برای اتصال به منابع مختلف داده می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. حجم داده‌ها نیز به‌صورت تصاعدی در حال افزایش است، بنابراین مقدار زیادی داده برای جستجو وجود دارد. علاوه بر این، داده‌ها بسته به منبع، فرمت‌ها و انواع بسیار متفاوتی دارند. برای مثال، استفاده همزمان از داده‌های ویدئویی و داده‌های جدولی آسان نیست.

• پاکسازی داده:

  پاک‌سازی داده‌ها شامل اصلاح خطاها و پر کردن داده‌های گمشده است تا کیفیت داده‌ها تضمین شود. پس از پاک‌سازی داده‌ها، باید آن‌ها را به فرمت یکپارچه و قابل‌خواندن تبدیل کنید. این فرایند می‌تواند شامل تغییر فرمت فیلدها مانند تاریخ و ارز، اصلاح نام‌گذاری‌ها و یکسان‌سازی مقادیر و واحدها باشد.

• برچسب‌گذاری داده:

  برچسب‌گذاری داده‌ها فرایندی است که در آن داده‌های خام (مانند تصاویر، فایل‌های متنی، ویدئوها و غیره) شناسایی شده و یک یا چند برچسب معنادار و اطلاعاتی به آن‌ها اضافه می‌شود تا زمینه‌ای برای یادگیری مدل یادگیری ماشین فراهم شود. برای مثال، برچسب‌ها ممکن است نشان دهند که یک عکس شامل پرنده یا خودرو است، چه کلماتی در یک فایل صوتی ذکر شده‌اند یا آیا یک تصویر اشعه ایکس ناهنجاری را نشان می‌دهد. برچسب‌گذاری داده‌ها برای موارد استفاده مختلفی مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار ضروری است.

• اعتبارسنجی و مصورسازی:

  پس از پاک‌سازی و برچسب‌گذاری داده‌ها، تیم‌های یادگیری ماشین اغلب داده‌ها را کاوش می‌کنند تا مطمئن شوند که درست و آماده برای یادگیری ماشین هستند. ابزارهای تجسمی مانند هیستوگرام‌ها، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای جعبه‌ای، نمودارهای خطی و نمودارهای میله‌ای همگی برای تأیید صحت داده‌ها مفید هستند. علاوه بر این، تجسم‌ها به تیم‌های علم داده کمک می‌کنند تا تحلیل اکتشافی داده‌ها را انجام دهند. این فرایند از تجسم‌ها برای کشف الگوها، شناسایی ناهنجاری‌ها، آزمایش فرضیه‌ها یا بررسی مفروضات استفاده می‌کند. تحلیل اکتشافی داده‌ها نیازی به مدل‌سازی رسمی ندارد؛ در عوض، تیم‌های علم داده می‌توانند از تجسم‌ها برای رمزگشایی داده‌ها استفاده کنند.