‫مرحبًا ، إنه أندريه هنا مع نصيحة صغيرة سريعة لك.
‫الآن ، خلال مقطعي الفيديو التاليين ، سيعرض لك دانيال سير عمل التعلم الآلي الخاص به.
‫وأحد الأشياء التي سيفعلها هو ، حسنًا ، تنظيف البيانات وتحويلها والقيام بجميع أنواع
‫التلاعب بها.
‫الآن ، أريد منا أن نلقي نظرة على مستوى عالٍ الآن ، لأنه عندما نعمل مع Jupyter Notebooks ، يمكن أن يكون
‫الأمر مربكًا حقًا.
‫يبدو أننا نقوم بمجموعة من الخطوات دون فهم السبب.
‫لكني أريد أن أعود خطوة إلى الوراء هنا وأن أفهم سبب قيامنا بالأشياء التي سنفعلها خلال مقطعي
‫الفيديو التاليين اللذين تشاهدهما كعالم بيانات.
‫المزيد من البيانات لا يعني بالضرورة أنها جيدة دائمًا.
‫أعني ، نعم ، بشكل عام ، كلما زادت البيانات التي لدينا ، زادت البيانات التي يتعين علينا العمل بها.
‫لكن في نهاية المطاف ، يمكننا الحصول على بيانات غير مفيدة تمامًا.
‫نريد فقط بيانات مفيدة حتى نتمكن من الحصول على نتائج حقيقية ، وخطوات حقيقية قابلة للتنفيذ يمكننا اتخاذها.
‫وما سنراه دانييل هو القيام بهذه الخطوة قبل أن ننشئ نموذج التعلم الآلي الخاص بنا.
‫كما ترى ، نريد تنفيذ هذه الخطوة.
‫تنظيف البيانات وتحويل البيانات وتقليل البيانات.
‫لذلك دعونا نتحدث عن ذلك.
‫لماذا نحتاج إلى تنظيف البيانات؟
‫حسنًا ، نريد إزالة البيانات واستبدالها.
‫لأنه في بعض الأحيان تكون البيانات مفقودة ، أليس كذلك؟
‫قد يكون لدينا جداول بقيم مفقودة وتسميات مفقودة.
‫لن يساعدنا ذلك ولن يسمح لنا ببناء نموذج التعلم الآلي الصحيح.
‫لذلك نزيل عادةً صفًا أو عمودًا فارغًا أو به حقول مفقودة ، أو قد نحسب نوعًا من المتوسط.
‫إذا قمنا بذلك ، فإن أسعار المنازل ستملأ قائمة أسعار فارغة ربما لمنزل متوسط.
‫قد تلاحظ بعض القيم المتطرفة في بياناتك وتزيلها فقط.
‫التالي هو تحويل البيانات.
‫كما ترى ، أجهزة الكمبيوتر لا تفهم المفاهيم حقًا ، أليس كذلك؟
‫في معظم الأحيان ، تفهم أجهزة الكمبيوتر فقط الآحاد والأصفار.
‫مجرد أرقام ، حقًا ، حتى نتمكن من تعليم الكمبيوتر.
‫في معظم الأوقات ، نريد تحويل بياناتنا إلى شكل ما يمكن للكمبيوتر فهمه.
‫إذن ما سنراه هو أن دانيال قام بالفعل بتحويل بعض معلوماتنا إلى أرقام.
‫قد يكون لديك أشياء مثل سعر منزل أو راتب عبارة عن أرقام ويسهل علينا إنشاء نماذج بها لأن أجهزة
‫الكمبيوتر تفهم الأرقام بسهولة إلى حد ما.
‫ولكن قد تجد صعوبة في معرفة ما هو اللون.
‫ما هو الاخضر؟
‫ما هو الازرق؟
‫الكمبيوتر لا يفهم ذلك.
‫بدلاً من ذلك ، نقوم بتحويل الألوان إلى أرقام مثل ألوان gbps الخاصة بنا حتى يفهمها الكمبيوتر.
‫عادة ما تكون الطريقة الجيدة لتحويل البيانات بين الأصفار والأخرى مثل هل أنت مصاب بمرض في
‫القلب أو لا تعرف؟
‫أمراض القلب صفر.
‫أمراض القلب أحدها.
‫علينا التأكد من أن البيانات عبر اللوحة تستخدم نفس الوحدات.
‫ربما تستخدم إحدى البيانات مترًا ، بينما تستخدم بيانات أخرى ياردات.
‫إن فكرة تحويل البيانات إلى نموذج مفيد هي حقًا صعبة حقًا وتأتي فقط مع الممارسة.
‫لكنك سترى دانيال كيف يحول البيانات بحيث تصبح أكثر وأكثر قابلية للتطبيق.
‫لذلك بمجرد أن نقوم بتنظيف البيانات ، بمجرد أن نقوم بتحويل البيانات ، فإن التالي هو تقليل بياناتنا.
‫لماذا تقلل بياناتنا؟
‫ألا نريد أكبر قدر ممكن من البيانات؟
‫حسنًا ، من الناحية النظرية ، نعم.
‫لكن تذكر أن كل شيء يكلف مالا.
‫كلما زادت البيانات التي لدينا ، زادت وحدة المعالجة المركزية ، زادت الطاقة التي نحتاجها لتشغيل حساباتنا.
‫لذلك إذا تمكنا من الحصول على نفس النتيجة على بيانات أقل ، فإن ذلك يوفر لنا المال بالفعل.
‫إنه يوفر أموال الشركات ، وخاصة الشركات الكبيرة مثل Google التي لديها الكثير من البيانات وتشغل الكثير من وحدة
‫المعالجة المركزية.
‫في بعض الأحيان ، يمكن أيضًا تسمية فكرة تقليل البيانات باسم تقليل الأبعاد.
‫أو تخفيض العمود.
‫يمكن أن يكون لديك العديد من الأعمدة على طاولتك ، لكنها تجعل الأشياء بطيئة حقًا.
‫لذلك يمكنك بالفعل إزالة بعض الأعمدة التي ربما تجدها غير ذات صلة ولن تكون ضرورية لنموذج التعلم
‫الآلي الخاص بك.
‫مرة أخرى ، هذه هي الأشياء التي سوف يمر بها دانيال ، لكنني أريدك أن تضع ذلك في الاعتبار
‫، هذه الفكرة أنه بصفتك عالم بيانات ، لا يمكنك افتراض أن جميع البيانات التي لديك ستكون مثالية تلقائيًا.
‫عليك تنظيفه.
‫عليك تحويلها.
‫عليك تقليله.
‫إن فكرة الجدل حول البيانات ، والتحرك حول البيانات إلى نموذج مفيد لك هي جزء من المهارة.
‫لذا شاهد دانيال وهو يفعل ذلك وتعلم على طول الطريق.
‫سأراك في المرحلة التالية.
‫الى اللقاء.