رودمپ پیش پردازش داده

پیش پردازش داده، فرآیند تبدیل داده های خام به یک فرمت قابل درک توسط ماشین ها می باشد. از طرفی پیش پردازش، گامی مهم در دیتا ماینینگ یا داده کاوی بوده چراکه ما قادر به کار با داده های خام نمی باشیم. به این منظور لازم است کیفیت داده ها قبل از پیاده سازی یادگیری ماشین یا الگوریتم های دیتا ماینینگ بررسی گردد.

رودمپ پیش پردازش داده، شامل تمامی تکنیک ها و گام های ضروری جهت تبدیل داده ها به فرمتی است که بتوان آن ها را بسیار ساده تر و اثربخش تر در داده کاوی، یادگیری ماشین و سایر امور دیتاساینس پردازش نمود.

یکی از مسائلی که در مجموعه داده‌های بسیار بزرگ وجود دارد این است که تمام ویژگی‌های موجود در مجموعه داده، برای یافتن اطلاعات و دانش نهفته در داده‌ها مهم و ضروری نمی‌باشند، به عبارت دیگر با حذف این ویژگی‌ها از مجموعه داده‌ها اطلاعات خاصی را از دست نمی‌دهیم و از طرفی حجم محاسبات و زمان لازم برای حل مسئله کاهش می‌یابد، به همین دلیل کاهش ابعاد یکی از مباحث مهم در مرحله پیش پردازش داده‌ها در داده‌کاوی می‌باشد که به دو صورت مبتنی بر استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی انجام می‌شود.

در این روش فضای چند بعدی داده‌ها به فضایی با ابعاد کمتر تبدیل می‌شود، به عبارت دیگر با ترکیب مقادیر ویژگی‌های موجود در مجموعه داده‌ها، تعداد کمتری ویژگی تولید می‌کنند که این ویژگی‌ها تمامی اطلاعات یا بخش زیادی از اطلاعات نهفته در مجموعه ویژگی‌های اولیه را در بر می‌گیرند.
کاهش ابعاد مبتنی بر استخراج ویژگی به دو دسته خطی و غیر خطی تقسیم می‌شوند که در زیر چند نمونه از روش‌های خطی و غیر خطی آورده شده است.

به طور کلی روش‌های خطی نسبت به روش‌های غیر خطی راحت تر و قابل فهم تر می‌باشند و از بین روش‌های خطی، روش تحلیل مولفه‌های اصلی بهترین روش برای کاهش ابعاد می‌باشد زیرا اطلاعات از دست رفته در این روش نسبت به روش‌های دیگر کمتر می‌باشد.

الگوریتم PCA مبانی ریاضی بسیار زیادی دارد که در اینجا به توضیحات کامل مبانی ریاضی نمی‌پردازیم ولی به طور خلاصه باید اشاره کرد که در ریاضیات ثابت شده است که هر نقطه از فضای N بعدی را می‌توان به صورت حاصلضرب N بردار عمود برهم نشان داد که هر یک از این بردارها دارای ضرایبی هستند.
به طور مشابه الگوریتم PCA نیز بردارهای ویژه (بردارهای عمود برهم) و مقادیر ویژه (ضرایب این بردارها) را به دست می‌آورد و این بردارها را به صورت نزولی مرتب می‌کند، یعنی اولین بردار یا همان اولین مولفه PCA دارای بیشترین اطلاعات و آخرین بردار دارای کمترین اطلاعات می‌باشد. مراحل انجام الگوریتم PCA به صورت زیر می‌باشد:

۱. انتخاب مجموعه داده‌ها

۲. محاسبه ماتریس کواریانس

۳. محاسبه بردارهای ویژه و مقادیر ویژه

۴. انتخاب مولفه‌ها و ساختن بردارهای ویژگی

۵. به دست آوردن داده‌های جدید

انتخاب ویژگی یکی دیگر از روش‌های کاهش ابعاد است که به منظور کاهش تعداد ویژگی ‌ها، حذف ویژگی ‌های غیر مرتبط، حذف داده‌های تکرای و از بین بردن نویز استفاده می‌شود، به عبارت دیگر انتخاب ویژگی زیرمجموعه ای از ویژگی‌ها را با توجه به معیارهای بهینه سازی انتخاب می‌کند. انتخاب ویژگی سبب سرعت بخشیدن به الگوریتم‎‌های داده کاوی شده و دقت و کارایی را افزایش می‌دهد.

روش‌های مختلفی برای انجام فرایند انتخاب ویژگی وجود دارد که تمامی این روش‌ها به طور کلی شامل سه مرحله جستجوی زیر مجموعه، ارزیابی زیرمجموعه و معیار توقف می‌باشند. که در مرحله جستجو، تمامی زیر مجموعه های ممکن تولید می‌شود که برای تولید این زیر مجموعه ها سه حالت زیر وجود دارد:

۱- بدون ویژگی: در این حالت در ابتدا هیچ یک از ویژگی ها در مجموعه درنظر گرفته نمی‌شوند و هر یک از ویژگی ها به ترتیب به مجموعه اضافه می‌شوند و این عمل تا زمانی که به زیر مجموعه مورد نظر دست یابیم، ادامه می‌یابد.

۲- با تمامی ویژگی ها: در این حالت در ابتدا مجموعه ای شامل تمای ویژگی‌ها در نظر گرفته می‌شود و با حذف ویژگی در طی انجام الگوریتم، به زیر مجموعه مورد نظر میرسیم.

۳- با یک زیرمجموعه تصادفی: در این حالت در هر تکرار الگوریتم تعدادی از زیرمجموعه ممکن از فضای جستجو به طور تصادفی انتخاب شده و در اختیار تابع ارزیابی قرار داده می‌شود.

پس از انتخاب یک زیر مجموعه در مرحله جستجو، یک تابع ارزیابی، میزان کارایی زیر مجموعه تولید شده را بررسی می‌کند، اگر امتیاز زیر مجموعه جدید از امتیاز زیر مجموعه قبلی بهتر بود، زیر مجموعه جدید به عنوان زیر مجموعه بهینه انتخاب می‌شود. در پایان، برای جلوگیری از سرگردان ماندن فرایند انتخاب ویژگی درون فضای جستجو، یک معیار توقف تعریف می‌شود.

در این روش برای هر ویژگی یک رتبه محاسبه شده و با توجه به این رتبه ویژگی‌ها دسته بندی می‌شوند و ویژگی هایی که دارای امتیاز کمتری از مقدار آستانه تعریف شده هستند، حذف می‌شوند.

این روش از یک تابع دسته بندی برای بررسی کارایی زیرمجموعه‌های ویژگی که در مرحله جستجو تولید شده اند، استفاده می‌کند.

برای انتخاب ویژگی می‌توان از الگوریتم‌های تکاملی مانند الگوریتم کلونی مورچه، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم فاخته، الگوریتم رقابت استعماری و دیگر الگوریتم‌های تکاملی استفاده کرد.

>> کسب اطلاعات بیشتر در مورد روش های فوق

مدیریت داده‌ها نقش کلیدی در فرآیندهای داده کاوی و هوش مصنوعی (AI) ایفا می‌کند. مدیریت موثر داده‌ها، قابلیت دسترسی، کیفیت، صحت و قابلیت دستیابی به داده‌های مورد نیاز برای کاربردهای داده کاوی و هوش مصنوعی را تضمین می‌کند. در زیر، توضیحاتی درباره مدیریت داده در حوزه داده کاوی و هوش مصنوعی در اختیار شما قرار می‌دهم:

کاربردهای داده کاوی و هوش مصنوعی نیاز به حجم بزرگی از داده برای استخراج بینش‌های معنادار و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین دارند. مدیریت داده شامل جمع‌آوری داده‌های مرتبط از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ها، انبارهای داده، حسگرها، رسانه‌های اجتماعی و اینترنت است.

در بسیاری از موارد، داده‌ها برای کاربردهای داده کاوی و هوش مصنوعی از منابع مختلفی می‌آیند و ممکن است به صورت فرمت‌ها و ساختارهای مختلفی ذخیره شده باشند. مدیریت داده شامل ادغام داده‌ها از منابع متفاوت به منظور ایجاد نمایی یکپارچه و پیوسته از داده‌ها است که تحلیل و مدل‌سازی آن را آسان‌تر می‌کند.

قبل از استفاده از داده برای کاربردهای داده کاوی و هوش مصنوعی، معمولاً نیاز به عملیات روی داده‌ها وجود دارد. مدیریت داده شامل فعالیت‌هایی مانند تمیزکردن داده‌ها، تحول داده‌ها و نرمال‌سازی داده‌ها است تا ناسازگاری‌ها را حذف کند، مقادیر گم‌شده را مدیریت کند، با داده‌های پرتراکم کنار بیاید و داده‌ها را برای تحلیل آماده کند.

مدیریت داده‌ها نیاز به مکانیزم‌های مناسب ذخیره‌سازی برای مدیریت حجم بزرگی از داده‌ها دارد. این شامل استفاده از پایگاه داده‌ها، انبارهای داده، سامانه‌های فایلی توزیع‌شده یا ذخیره ابری است. داده‌ها باید برای بازیابی سریع و آسان در طول فرایندهای داده کاوی و هوش مصنوعی سازماندهی و نمایه‌گذاری شوند.

مدیریت داده در زمینه داده کاوی و هوش مصنوعی باید با نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی مرتبط با داده‌های حساس مقابله کند. این شامل اجرای کنترل دسترسی، رمزگذاری، فنون ناشناس‌سازی و رعایت مقررات مربوط به حمایت داده است تا داده‌ها را محافظت کرده و حریم خصوصی کاربر را حفظ کند.

متاداده به داده‌هایی اشاره دارد که درباره داده‌ها هستند. مدیریت داده شامل گرفتن و مدیریت متاداده است که اطلاعاتی درباره خصوصیات، منبع، کیفیت و نسبت داده‌ها را فراهم می‌کند. متاداده در درک و تفسیر داده‌ها در طول فرایندهای داده کاوی و هوش مصنوعی کمک می‌کند.

حکمرانی داده شامل تدوین سیاست‌ها، فرآیندها و استانداردهایی برای مدیریت داده است. این اطمینان می‌دهد که داده به طور یکپارچه و با مسئولیت در سراسر یک سازمان مدیریت می‌شود. چارچوب‌های حکمرانی داده شامل دستورالعمل‌هایی برای کیفیت داده، مالکیت داده، مدیریت چرخه عمر داده و رعایت الزامات مقررات مربوطه هستند.

فنون مدیریت داده باید به گونه‌ای طراحی شوند که بتوانند وظایف داده کاوی و هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را به طور کارآمد انجام دهند. این شامل استفاده از چارچوب‌های محاسبات توزیع‌شده، پردازش موازی یا بهینه‌سازی الگوریتم‌های بازیابی داده است تا قابلیت مقیاس‌پذیری و عملکرد را بهبود بخشند.

در جریان گردش کارهای هوش مصنوعی و داده کاوی، حفظ تعداد مختلفی از نسخه‌های مجموعه داده و مدل‌ها ضروری است. مدیریت داده شامل حفظ تاریخچه نسخه‌های داده و مدل‌ها، و همچنین ثبت اطلاعاتی درباره منبع، تحول و استفاده از داده در طول فرایندهای داده کاوی و هوش مصنوعی است.

 نظارت مداوم بر کیفیت، مرتبط بودن و به‌روز بودن داده‌ها ضروری است. مدیریت داده شامل فعالیت‌های نگهداری منظم مانند پروفایل‌سازی داده، حسابرسی داده و پاکسازی داده برای اطمینان از دقت، به‌روز بودن و تطبیق با تحلیل است.

تمرکز بر مدیریت داده‌ها در حوزه داده کاوی و هوش مصنوعی ضروری است تا اطمینان حاصل شود که داده صحیح در زمان مناسب و به شکلی امن در دسترس است. این امر به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بر اساس دانش استخراج شده از داده، بینش‌های معناداری را بدست آورند، مدل‌های هوش مصنوعی دقیقی آموزش دهند و تصمیمات آگاهانه‌ای بر اساس آن اتخاذ نمایند.

نمایش داده ها به معنی تصویرسازی داده ها با استفاده از نمودارها می باشد. مصورسازی به انتقال ساده تر روابط پیچیده میان داده ها و کسب بینش داده محور کمک می کند. نمایش داده ها با اهداف مختلفی توسط تیم ها و مدیران جهت شناسایی الگوها و انتقال ساختار سازمانی مورد استفاده قرار میگیرد. در ادامه‏، فهرست جامعی از کتابخانه های نمایش داده ارائه میگردد…