ويعد تجهيز البيانات مسبقا خطوة حاسمة في تطوير شبكات عصبية فعالة، ويمكن أن تؤدي البيانات المعدة بشكل سليم إلى تحسين الدقة والأداء النموذجيين بشكل كبير، وتناقش هذه المادة النهج العملية المتبعة في تجهيز البيانات مسبقا التي يمكن أن تعزز نتائج الشبكات العصبية.

معالجة البيانات المفقودة

ويمكن أن تؤثر البيانات المفقودة سلبا على عملية التدريب، إذ أن التقنيات مثل التلاعب بالقيم المفقودة تحل محل القيم المفقودة بتدابير إحصائية مثل الدني أو الوسيط، وكبديل عن ذلك، قد يكون إزالة السجلات غير الكاملة مناسبة إذا كانت البيانات المفقودة ضئيلة.

تطبيع البيانات وتصعيدها

وتحسن أداء الشبكات العصبية عندما تطبيع بيانات المدخلات أو تُدرج في نطاقها، وتشمل الأساليب المشتركة توسيع نطاق البيانات إلى نطاق محدد، والتوحيد القياسي الذي يُركز البيانات حول النسق مع الفرق بين الوحدات، وتساعد هذه التقنيات في تحقيق تقارب أسرع وتحسين الدقة.

المتغيرات الشكلية

ويجب تحويل البيانات الوصفية إلى شكل رقمي للشبكات العصبية، وينشئ التزييف المفرد ناقلات ثنائية لكل فئة، في حين يخصص تشفير البطاقات المسمّاة أجهزة تبرّر فريدة، ويكفل الترميز السليم تفسيراً دقيقاً للملامح القاطعة.

تجميع البيانات

ويؤدي تعزيز البيانات بصورة مصطنعة إلى زيادة حجم مجموعة البيانات عن طريق تطبيق التحولات مثل التناوب أو التقسيم أو التقلب، وهذا الأسلوب يساعد على تحسين تعميم النماذج ويقلل من مغبة استخدامها، ولا سيما في البيانات المتعلقة بالصور والخطابات.