التقنيات العملية لتجهيز البيانات في الشبكات العصبية العميقة

ويعد تجهيز البيانات مسبقا خطوة حاسمة في تطوير شبكات عصبية عميقة فعالة، ويمكن للبيانات المعدة بشكل سليم أن تحسن دقة النموذج وكفاءة التدريب، وترسم هذه المادة الخطوط العريضة للتقنيات العملية المستخدمة في تجهيز البيانات مسبقا لتطبيقات التعلم العميق.

تنظيف البيانات

وتشمل بيانات التنظيف إزالة أو تصحيح نقاط بيانات غير دقيقة أو غير متسقة أو غير كاملة، وتضمن هذه الخطوة أن يتعلم النموذج من معلومات موثوقة، وتشمل التقنيات معالجة القيم المفقودة، وإزالة الازدواج، وتصحيح الأخطاء.

التطبيع والتوحيد

ويُعد التطبيع البيانات إلى نطاق محدد، غالباً ما يكون [0]، مما يساعد على التقارب السريع أثناء التدريب، ويحول التوحيد البيانات إلى حد الصفر وانحراف معياري عن بعضها البعض، ويحسن كلا الأسلوبين استقرار النموذج وأدائه.

Feature Engineering

ومن شأن إيجاد سمات مجدية من البيانات الخام أن يعزز التعلم النموذجي، وتشمل التقنيات المتغيرات القاطعة، واستخراج المعالم/المواقف، وخلق شروط للتفاعل، كما أن اختيار الأعضاء يقلل من البعد والضوضاء.

تجميع البيانات

ويزيد تعزيز البيانات بصورة مصطنعة من حجم مجموعة بيانات التدريب عن طريق تطبيق التحولات، وتشمل الأساليب المشتركة التقلبات أو التناوب أو الصور المحصولية، ويضيف الضوضاء إلى نقاط البيانات، وتساعد هذه التقنية على منع الإفراط في الملاءمة وتحسين التعميم.