מהו עיבוד נתונים מקדים?
עיבוד נתונים מקדים (data pre-processing) הוא תהליך של ניקוי, שינוי וארגון נתונים באופן שבו ניתן להשתמש בהם ביעילות
עבור אלגוריתמים של למידת מכונה (machine learning).
זהו שלב חיוני צינור עיבוד נתונים של למידת מכונה, שכן האיכות והפורמט של הנתונים המשמשים לאימון המודל
יכולים להשפיע באופן משמעותי על הביצועים שלו בסופו של דבר.
שלבים בעיבוד נתונים מקדים
איסוף הנתונים: השלב הראשון בעיבוד נתונים מקדים הוא איסוף נתונים ממקורות שונים.
נתונים אלה יכולים להיות בצורה של נתונים מובנים או לא מובנים, כגון קובצי CSV, מסדי נתונים וקבצי טקסט.
ניקוי נתונים: לאחר איסוף הנתונים, יש צורך לנקות אותם כדי להסיר נתונים חסרים או שגויים.
שלב זה הוא קריטי, שכן נתונים שגויים יכולים להשפיע לרעה על התוצאות של אלגוריתמי למידת מכונה (משין לרנינג).
טרנספורמציה של הנתונים: השלב הבא הוא להפוך את הנתונים לפורמט שניתן להשתמש בו ללמידת מכונה.
זה יכול לכלול נירמול של הנתונים, הפיכת נתונים קטגוריים לנתונים מספריים, והמרת נתונים לפורמט מתאים
לאלגוריתם למידת המכונה הנבחר.
נורמליזציה של נתונים: נורמליזציה של נתונים היא תהליך של הפיכת נתונים לטווח משותף (common range),
המאפשר השוואות מדויקות יותר בין נקודות נתונים (data points).
בחירת תכונות: בחירת תכונה היא תהליך של בחירת תת-קבוצה של תכונות רלוונטיות לשימוש במודל למידת מכונה.
שלב זה חשוב מכיוון שהוא יכול לעזור להפחית את המורכבות ההמודל, להפחית התאמת יתר (overfitting
) ולהגביר את הביצועים של המודל.
פיצול נתונים (data splitting): לבסוף, יש לפצל את הנתונים למערכות האימון והבדיקות.
סט האימון משמש לאימון מודל למידת המכונה, בעוד ערכת הבדיקות משמשת להערכת ביצועיו.
מחפש שירות עיבוד נתונים מקדים? פנה עכשיו!
