تکنیک های پیش پردازش داده

پیش پردازش دادهها یک مرحله اساسی در فرآیند تحلیل دادهها است که شامل تبدیل داده های خام به فرمت مناسب برای تحلیلهای بیشتر میباشد. پیش پردازش داده ها در یادگیری ماشین به دلیل بهبود کیفیت دادهها ضروری است و این مرحله نقش حیاتی در یادگیری ماشین ایفا میکند، زیرا کیفیت داده ها بهطور مستقیم بر عملکرد مدل های آموزش دیده تاثیر میگذارد. الگوریتمهای یادگیری ماشین به طور فزایندهای در چندین حوزه کاربردی جایگزین انسانها شده اند، جایی که اکثریت آنها از عدم تعادل داده رنج میبرند. پیش پردازش دادهها شامل وظایف مختلفی از جمله پاکسازی دادهها و تبدیل دادهها است که همگی به منظور بهبود کیفیت و قابلیت ا ستفاده از دادهها انجام میشوند. پیش پردازش تضمین میکند که داده های استفاده شده برای مدلسازی از کیفی ت باالیی برخوردار باشند و مشکلاتی مانند دادههای نویزی، اضافی و گم شده را حل میکند.

کلیدواژه ها:

پیش پردازش ، پاکسازی داده ها ، تبدیل دادهها ، کاهش داده ها