التمهير
التمهير هو عملية التحضير المسبق لبيانات التدريب لجعلها أكثر ملاءمة لنموذج التعلم الآلي. يمكن أن تتضمن عملية التمهير خطوات مثل إزالة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات، وتشفير البيانات الفئوية.
خطوات التمهير
إزالة القيم المفقودة: يمكن التعامل مع القيم المفقودة بطرق مختلفة، مثل إزالتها تمامًا، أو استبدالها بقيم افتراضية، أو تقديرها باستخدام طرق الإكمال.
تطبيع البيانات: يتم تطبيع البيانات لضمان وجودها جميعًا في نفس النطاق. يمكن القيام بذلك باستخدام طرق مثل التقييس والتحجيم.
تشفير البيانات الفئوية: يتم تشفير البيانات الفئوية لجعلها مناسبة للاستخدام في نماذج التعلم الآلي. يمكن القيام بذلك باستخدام طرق مثل التشفير المتقطع والتشفير الساخن.
معالجة البيانات الزائدة: يمكن أن تؤدي البيانات الزائدة إلى إبطاء عملية التدريب وتقليل دقة النموذج. يمكن التعامل مع البيانات الزائدة باستخدام طرق مثل تحديد الميزات وتحديد الأهمية.
تقسيم البيانات: يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. تُستخدم مجموعة التدريب لتدريب النموذج، بينما تُستخدم مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج.
إنشاء نموذج التعلم الآلي: بمجرد معالجة البيانات، يمكن استخدامها لإنشاء نموذج التعلم الآلي. هناك أنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي، مثل التصنيف والتجميع والانحدار.
تقييم أداء النموذج: بعد إنشاء نموذج التعلم الآلي، يجب تقييم أدائه. يمكن القيام بذلك باستخدام مقاييس مختلفة، مثل الدقة والتذكر والدقة.
أهمية التمهير
التمهير هو عملية مهمة في تعلم الآلة. يمكن أن يساعد التمهير على:
تحسين أداء نموذج التعلم الآلي
تقليل وقت تدريب النموذج
جعل النموذج أكثر قابلية للتفسير
زيادة دقة النموذج
استنتاج
التمهير هو عملية تحضير البيانات قبل استخدامها في نموذج التعلم الآلي. تتضمن عملية التمهير خطوات مثل إزالة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات، وتشفير البيانات الفئوية، ومعالجة البيانات الزائدة، وتقسيم البيانات، وإنشاء نموذج التعلم الآلي، وتقييم أداء النموذج. يمكن للتمهير أن يحسن أداء نموذج التعلم الآلي ويقلل وقت التدريب ويجعل النموذج أكثر قابلية للتفسير ويزيد من دقة النموذج.