نقش هوش مصنوعی در پیش پردازش و پاکسازی داده ها

کیفیت داده ها یکی از ارکان اصلی موفقیت در توسعه ی سیستم های نرم افزاری، سامانه های هوش مصنوعی، و حتی تصمیمگیریهای کلان سازمانی به شمار می رود. در تمامی مراحل چرخهی حیات داده، از جمعآوری تا تحلیل، نقش داده های دقیق، منسجم و عاری از خطا انکارناپذیر است. با این حال، بخش مهمی از این مسیر در مرحلهی پیش پردازش دادهها رقم می خورد؛ جایی که داده ها پیش از ورود به الگوریتمها و فرآیندهای تحلیلی آماده سازی میشوند. یکی از کلیدی ترین گامهای این مرحله، پاک سازی دادهها است؛ فرآیندی که در آن داده های ناقص، تکراری، پرت یا ناهماهنگ شناسایی و اصلاح یا حذف میشوند. غفلت از این مرحله می تواند منجر به بروز خطاهای تحلیلی، نتایج نادرست، و در نهایت کاهش کارایی مدلها شود . برخلاف تصور رایج که هوش مصنوعی صرفا در مرحلهی یادگیری از داده ها کاربرد دارد، این فناوری میتواند نقشی موثر و تحول آفرین در مراحل ابتدایی پردازش داده نیز ایفا کند. هوش مصنوعی با بهرهگیری از الگور یتمهای یادگیری ماشین و تکنیک های هوشمند، قادر است الگوهای پنهان، ناهنجاریها و داده های مشکوک را شناسایی کرده، دادههای ناقص را تخمین بزند و کیفیت داده ها را بهصورت خودکار بهبود بخشد . این مقاله با هدف بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود فرآیند پاکسازی دادهها، ابتدا به تبیین مفاهیم پایه ای کیفیت داده و چالشهای متداول در این زمینه می پردازد. سپس، روشهای سنتی مبتنی بر قواعد و محدودیت ها را با رویکردهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی مقایسه میکند. در پایان، پیشنهاد می شود که ترکیب این دو رویکرد می تواند راه حلی کارآ مد برای افزایش کیفیت داده و توسعهی سیستم هایی هوشمندتر، قابل اطمینانتر و موثرتر فراهم آورد .

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پیش پردازش داده ، پاکسازی داده