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 داده فرآیند گردآوری تمام داده‌های مورد نیاز برای یادگیری ماشین است. این کار می‌تواند زمان‌بر باشد زیرا داده‌ها در منابع مختلفی از جمله لپ‌تاپ‌ها، انبارهای داده، فضای ابری، برنامه‌های کاربردی و دستگاه‌ها قرار دارند. یافتن روش‌هایی برای اتصال به این منابع داده‌ی گوناگون می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. همچنین، حجم داده‌ها به طور چشمگیری در حال افزایش است، بنابراین جستجو در میان این حجم عظیم داده ضروری است. علاوه بر این، داده‌ها بسته به منبع، فرمت‌ها و انواع بسیار متفاوتی دارند. به عنوان مثال، استفاده‌ی همزمان از داده‌های ویدیویی و داده‌های جدولی کار آسانی نیست.

• پاکسازی داده: پاکسازی داده به منظور اطمینان از کیفیت داده‌ها انجام می‌شود و شامل تصحیح خطاها و پر کردن داده‌های از دست رفته است. پس از پاکسازی، لازم است داده‌ها را به یک فرمت یکنواخت و قابل خواندن تبدیل کنید. این فرآیند می‌تواند شامل تغییر فرمت فیلدها مانند تاریخ و ارز، اصلاح قراردادهای نامگذاری و تصحیح مقادیر و واحدهای اندازه‌گیری برای ایجاد سازگاری باشد.

• برچسب‌گذاری داده: برچسب‌گذاری داده فرآیند شناسایی داده‌های خام (مانند تصاویر، فایل‌های متنی و ویدیوها) و افزودن یک یا چند برچسب معنادار و informative به آن‌ها برای ایجاد زمینه و امکان یادگیری برای مدل یادگیری ماشین است. برای مثال، برچسب‌ها ممکن است نشان دهند که آیا یک عکس حاوی پرنده یا خودرو است، چه کلماتی در یک ضبط صوتی گفته شده است، یا اینکه آیا در یک تصویر رادیولوژی ناهنجاری وجود دارد. برچسب‌گذاری داده برای کاربردهای متنوعی از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار ضروری است.

• اعتبارسنجی و مصورسازی: پس از پاکسازی و برچسب‌گذاری داده‌ها، تیم‌های یادگیری ماشین اغلب به بررسی داده‌ها می‌پردازند تا از صحت و آمادگی آن‌ها برای یادگیری ماشین اطمینان حاصل کنند. مصورسازی داده‌ها با استفاده از ابزارهایی مانند هیستوگرام، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای جعبه‌ای، نمودارهای خطی و نمودارهای میله‌ای، روشی مفید برای تأیید صحت داده‌ها است. علاوه بر این، مصورسازی به تیم‌های علم داده کمک می‌کند تا تحلیل اکتشافی داده‌ها را انجام دهند. در این فرآیند، از مصورسازی برای کشف الگوها، شناسایی موارد غیرعادی، آزمایش فرضیه‌ها یا بررسی مفروضات استفاده می‌شود. تحلیل اکتشافی داده‌ها نیازی به مدل‌سازی رسمی ندارد؛ بلکه تیم‌های علم داده می‌توانند با استفاده از مصورسازی، داده‌ها را تفسیر کنند.