نقش داده ها در ماشین لرنینگ: چرا داده های باکیفیت اهمیت دارند؟

داده های بی نظیر ماشین لرنینگ بی نقص : چرا کیفیت داده ها کلید موفقیت است؟

تصور کنید می خواهید یک غذای فوق العاده خوشمزه بپزید. بهترین سرآشپز شهر را استخدام کرده اید دستور پخت های بی نظیری دارید و فرتان هم آخرین مدل است. اما وقتی به سراغ مواد اولیه می روید می بینید که همه چیز تاریخ گذشته کپک زده و بو گرفته است! به نظرتان با این مواد اولیه غذای خوشمزه ای خواهید داشت؟

خب ماشین لرنینگ هم دقیقاً همین طور است. الگوریتم های یادگیری ماشین درست مثل سرآشپزهای ماهر هستند مدل ها و معماری های پیچیده حکم همان دستور پخت های حرفه ای را دارند و قدرت پردازشی هم به فر مدرن می ماند. اما داده ها حکم مواد اولیه را دارند. اگر داده های شما بی کیفیت ناقص یا پر از اشتباه باشند هرچقدر هم که الگوریتم هایتان قوی و پیچیده باشند نتیجه کار چنگی به دل نخواهد زد. در واقع داده های بی کیفیت سم مهلک ماشین لرنینگ هستند!

در این مقاله می خواهیم با هم به دنیای جذاب داده ها در ماشین لرنینگ سرک بکشیم و ببینیم چرا کیفیت داده ها نه فقط مهم بلکه حیاتی و اساسی است. قرار نیست وارد اصطلاحات پیچیده و فنی در این بخش از دوره Deep Learning شویم.

داده های باکیفیت یعنی چی اصلا؟

وقتی می گوییم “داده های باکیفیت” دقیقاً منظورمان چیست؟ آیا صرفاً حجم زیاد داده ها کافی است؟ قطعاً نه! فرض کنید یک انبار پر از مواد اولیه فاسد دارید. حجمش خیلی زیاد است اما به چه درد می خورد؟

داده های باکیفیت داده هایی هستند که برای هدف خاصی مناسب باشند. یعنی داده هایی که :

• دقیق باشند : اطلاعات درست و بدون اشتباه باشند. مثلاً اگر قرار است سن افراد را ثبت کنید سن واقعی آن ها را ثبت کنید نه سن تخمینی یا اشتباه.
• کامل باشند : اطلاعات مهم و ضروری را شامل شوند و داده های گمشده یا ناقص نداشته باشند. فرض کنید می خواهید مدلی برای پیش بینی قیمت خانه بسازید اگر اطلاعات مهمی مثل متراژ موقعیت مکانی یا تعداد اتاق ها ناقص باشد مدلتان به درستی کار نخواهد کرد.
• سازگار باشند : در قالب و فرمت مشخص و یکسانی ارائه شوند و بین منابع مختلف داده تناقضی وجود نداشته باشد. مثلاً اگر قرار است تاریخ ها را ثبت کنید همه تاریخ ها را به یک فرمت مشخص (مثلاً سال-ماه-روز) ثبت کنید.
• معتبر باشند : از منابع قابل اعتماد و معتبر جمع آوری شده باشند و قابل ردیابی و راستی آزمایی باشند. داده هایی که از منابع نامعتبر یا ناشناس جمع آوری شده اند ممکن است پر از اشتباه و نادرستی باشند.
• به روز باشند : اطلاعات به روز و مرتبط با زمان حال باشند. داده های قدیمی و از رده خارج ممکن است دیگر کاربردی نداشته باشند و حتی گمراه کننده باشند.
• مرتبط باشند : به مسئله و هدفی که می خواهید حل کنید مرتبط باشند. داده های نامربوط فقط حجم داده هایتان را زیاد می کنند و هیچ کمکی به بهبود عملکرد مدل نمی کنند.

به زبان ساده داده های باکیفیت مثل مصالح ساختمانی مرغوب برای ساخت یک بنای مستحکم هستند. هرچقدر مصالح شما بهتر باشند بنای شما مقاوم تر و زیباتر خواهد بود.

چرا داده های بد الگوریتم های خوب رو هم خراب می کنند؟

شاید با خودتان بگویید : “خب داده هایم خیلی هم عالی نیستند اما الگوریتم های یادگیری ماشین آنقدر هوشمند هستند که می توانند این مشکلات را برطرف کنند نه؟”

متاسفانه جواب نه است! الگوریتم های یادگیری ماشین هرچقدر هم که پیشرفته باشند جادوگر نیستند! آن ها بر اساس داده هایی که به آن ها می دهید الگوها را یاد می گیرند و تصمیم گیری می کنند. اگر داده های ورودی شما پر از ایراد و اشتباه باشند الگوریتم ها هم الگوهای اشتباه و نادرست را یاد می گیرند و در نهایت تصمیمات اشتباه و بی ربط خواهند گرفت.

به این مثال ها توجه کنید :

• مدل تشخیص چهره : اگر داده های آموزشی مدل شامل عکس های بی کیفیت تار یا با نور نامناسب باشند مدل در تشخیص چهره های واقعی با مشکل مواجه خواهد شد و دقتش به شدت پایین می آید.
• مدل پیش بینی فروش : اگر داده های فروش گذشته ناقص اشتباه یا نامرتبط باشند مدل نمی تواند الگوهای فروش را به درستی یاد بگیرد و پیش بینی های دقیقی ارائه دهد.
• مدل تشخیص بیماری : اگر داده های پزشکی بیماران شامل اطلاعات نادرست یا ناقص باشند مدل ممکن است بیماری ها را به اشتباه تشخیص دهد یا تشخیص را به تاخیر بیندازد که می تواند عواقب جبران ناپذیری داشته باشد.

عبارت معروفی در دنیای ماشین لرنینگ وجود دارد : “Garbage In, Garbage Out” (آشغال وارد کنی آشغال تحویل می گیری). این عبارت به خوبی نشان می دهد که کیفیت داده های ورودی مستقیماً بر کیفیت خروجی مدل تاثیر می گذارد.

داده های بی کیفیت می توانند منجر به مشکلات متعددی شوند از جمله :

1. کاهش دقت و عملکرد مدل : مدل های آموزش دیده با داده های بی کیفیت دقت و عملکرد پایینی خواهند داشت و نمی توانند به خوبی به اهداف مورد نظر برسند.
2. تصمیم گیری های اشتباه و نامناسب : مدل هایی که بر اساس داده های نادرست تصمیم گیری می کنند ممکن است تصمیمات اشتباهی بگیرند که منجر به خسارت های مالی از دست دادن فرصت ها یا حتی آسیب های جانی شود.
3. افزایش زمان و هزینه آموزش مدل : تمیزکاری و اصلاح داده های بی کیفیت زمان و هزینه زیادی را به فرایند آموزش مدل اضافه می کند.
4. کاهش اعتماد به مدل و سیستم : اگر مدل ها به طور مداوم تصمیمات اشتباه بگیرند اعتماد کاربران به آن ها کاهش می یابد و ممکن است استفاده از سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ با استقبال مواجه نشود.
5. ایجاد سوگیری و تبعیض : داده های بی کیفیت و مغرضانه می توانند باعث ایجاد سوگیری در مدل ها شوند و منجر به تصمیم گیری های تبعیض آمیز و ناعادلانه شوند.

پس اگر می خواهید مدل های یادگیری ماشینتان موفق باشند و به اهدافتان برسید سرمایه گذاری روی کیفیت داده ها نه یک انتخاب بلکه یک ضرورت است!

ابعاد کیفیت داده : از دقت تا ارتباط

حالا که فهمیدیم داده های باکیفیت چقدر مهم هستند بیایید کمی دقیق تر به ابعاد مختلف کیفیت داده ها نگاهی بیندازیم. به عبارت دیگر چه ویژگی هایی باعث می شوند یک مجموعه داده “باکیفیت” محسوب شود؟

متخصصان کیفیت داده معمولاً ابعاد کیفیت داده را به دسته های مختلفی تقسیم می کنند. در اینجا به مهم ترین و رایج ترین ابعاد اشاره می کنیم :

1. دقت (Accuracy) : همانطور که قبلاً هم گفتیم دقت به معنای درستی و صحت اطلاعات است. آیا داده ها واقعیت را به درستی منعکس می کنند؟ آیا اشتباهات تایپی املایی یا محاسباتی در داده ها وجود دارد؟ برای مثال اگر آدرس یک مشتری به اشتباه ثبت شده باشد این داده دقیق نیست.
2. کامل بودن (Completeness) : کامل بودن به معنای وجود تمام اطلاعات مورد نیاز است. آیا هیچ داده ای گمشده یا ناقص وجود ندارد؟ آیا تمام فیلدهای اطلاعاتی پر شده اند؟ برای مثال اگر در یک پرسشنامه پاسخ به برخی سوالات اجباری باشد اما برخی از شرکت کنندگان به آن ها پاسخ نداده باشند داده ها ناقص خواهند بود.
3. سازگاری (Consistency) : سازگاری به معنای یکنواختی و همخوانی اطلاعات در منابع مختلف است. آیا اطلاعات در پایگاه های داده مختلف فایل های مختلف یا سیستم های مختلف با هم همخوانی دارند؟ آیا تناقضی بین اطلاعات وجود ندارد؟ برای مثال اگر نام یک مشتری در دو پایگاه داده مختلف به شکل های متفاوتی ثبت شده باشد داده ها ناسازگار خواهند بود.
4. اعتبار (Validity) : اعتبار به معنای مطابقت داده ها با قوانین و استانداردهای تعریف شده است. آیا داده ها در فرمت صحیح قرار دارند؟ آیا مقادیر داده ها در محدوده مجاز هستند؟ آیا قوانین کسب وکار در مورد داده ها رعایت شده اند؟ برای مثال اگر سن یک فرد به صورت منفی ثبت شده باشد این داده نامعتبر است.
5. به موقع بودن (Timeliness) : به موقع بودن به معنای در دسترس بودن داده ها در زمان مناسب است. آیا داده ها به موقع جمع آوری پردازش و در دسترس کاربران قرار می گیرند؟ آیا داده ها به روز هستند و اطلاعات قدیمی و از رده خارج در آن ها وجود ندارد؟ برای مثال اطلاعات مربوط به قیمت سهام باید به صورت لحظه ای به روزرسانی شوند تا به موقع باشند.
6. ارتباط (Relevance) : ارتباط به معنای مرتبط بودن داده ها با هدف و مسئله مورد نظر است. آیا داده ها برای حل مسئله و رسیدن به هدف مفید و کاربردی هستند؟ آیا داده های نامربوط و اضافی در مجموعه داده وجود دارد؟ برای مثال اگر هدف پیش بینی رفتار خرید مشتریان باشد اطلاعات مربوط به آب و هوا ممکن است داده های نامربوطی باشند (مگر اینکه تاثیر آب و هوا بر رفتار خرید ثابت شده باشد).
7. منحصر به فرد بودن (Uniqueness) : منحصر به فرد بودن به معنای عدم وجود داده های تکراری است. آیا داده های تکراری در مجموعه داده وجود دارد؟ آیا رکوردهای تکراری باعث ایجاد مشکلات در تحلیل و مدل سازی می شوند؟ برای مثال اگر اطلاعات یک مشتری به اشتباه دو بار در پایگاه داده ثبت شده باشد داده ها غیرمنحصر به فرد خواهند بود.
8. جامعیت (Completeness) : (توجه : با “کامل بودن” متفاوت است) جامعیت به معنای پوشش دادن تمام ابعاد و جنبه های مسئله مورد نظر است. آیا داده ها به اندازه کافی متنوع هستند و تمام گروه های جمعیتی یا سناریوهای مختلف را پوشش می دهند؟ آیا داده ها از نظر تنوع نماینده جامعه آماری هستند؟ برای مثال اگر هدف ساخت یک مدل تشخیص چهره برای همه افراد جامعه باشد داده های آموزشی باید شامل عکس های افراد با نژادها سنین و جنسیت های مختلف باشند تا مدل جامعیت داشته باشد.

این ابعاد تنها بخشی از ابعاد کیفیت داده هستند و ممکن است بسته به نوع داده مسئله و صنعت ابعاد دیگری هم مهم باشند. هدف اصلی ارزیابی و بهبود داده ها در تمام این ابعاد است تا بتوان داده های باکیفیت و قابل اعتمادی برای ماشین لرنینگ فراهم کرد.

تمیزکاری داده : مثل خونه تکونی برای دیتاهات!

حالا فرض کنید مجموعه داده تان را جمع آوری کرده اید و متوجه شده اید که کیفیتش خیلی هم چنگی به دل نمی زند. نگران نباشید! هنوز امید هست! تمیزکاری داده (Data Cleaning) درست مثل خونه تکونی برای داده هایتان است. شما باید آستین ها را بالا بزنید و داده هایتان را از هرگونه کثیفی آشغال و بی نظمی پاک کنید.

تمیزکاری داده فرایندی است که در آن داده های بی کیفیت نامرتب و نادرست شناسایی و اصلاح می شوند. هدف از تمیزکاری داده تبدیل داده های خام و بی کیفیت به داده های باکیفیت و قابل استفاده برای تحلیل و مدل سازی است.

مراحل اصلی تمیزکاری داده معمولاً شامل موارد زیر است :

1. شناسایی داده های بی کیفیت : در این مرحله باید داده های بی کیفیت را در مجموعه داده شناسایی کنید. این کار می تواند به صورت دستی (بررسی تک تک رکوردها) یا اتوماتیک (استفاده از ابزارها و الگوریتم های شناسایی داده های پرت ناقص یا ناسازگار) انجام شود.
• یافتن داده های گمشده (Missing Data) : بررسی کنید کدام فیلدها مقدار ندارند یا خالی هستند.
• شناسایی داده های پرت (Outliers) : داده هایی که به طور غیرمعمول از سایر داده ها دور هستند و ممکن است نشان دهنده خطا یا موارد خاص باشند.
• تشخیص داده های تکراری (Duplicates) : یافتن رکوردهایی که اطلاعات مشابهی دارند و ممکن است به صورت تکراری وارد شده باشند.
• بررسی ناسازگاری ها (Inconsistencies) : مقایسه داده ها در فیلدهای مختلف یا منابع مختلف برای یافتن تناقض ها.
• تشخیص داده های نامعتبر (Invalid Data) : داده هایی که با قوانین و استانداردهای تعریف شده همخوانی ندارند.
2. اصلاح داده های بی کیفیت : پس از شناسایی داده های بی کیفیت باید آن ها را اصلاح کنید. روش های اصلاح داده ها بستگی به نوع و میزان بی کیفیتی داده ها دارد.
• حذف داده های گمشده (Deletion) : اگر حجم داده های گمشده کم باشد می توانید رکوردهایی که داده های گمشده دارند را حذف کنید. اما اگر حجم داده های گمشده زیاد باشد حذف آن ها ممکن است باعث از دست رفتن اطلاعات مهم شود.
• جایگزینی داده های گمشده (Imputation) : به جای حذف داده های گمشده می توانید آن ها را با مقادیر تخمینی جایگزین کنید. روش های مختلفی برای جایگزینی داده های گمشده وجود دارد از جمله جایگزینی با میانگین میانه مد یا استفاده از الگوریتم های پیش بینی.
• اصلاح داده های پرت (Outlier Handling) : نحوه برخورد با داده های پرت بستگی به دلیل پرت بودن آن ها دارد. اگر داده های پرت ناشی از خطا باشند می توان آن ها را حذف یا اصلاح کرد. اما اگر داده های پرت نشان دهنده موارد خاص و مهم باشند باید آن ها را نگه داشت و به درستی تحلیل کرد.
• حذف داده های تکراری (Deduplication) : داده های تکراری را شناسایی و حذف کنید. در این مرحله باید دقت کنید که فقط داده های واقعاً تکراری را حذف کنید و داده های مشابه اما متفاوت را اشتباهی حذف نکنید.
• رفع ناسازگاری ها (Inconsistency Resolution) : ناسازگاری ها را بررسی و داده ها را به گونه ای اصلاح کنید که سازگار شوند. در این مرحله ممکن است نیاز به بررسی منابع اصلی داده و تصمیم گیری در مورد اینکه کدام منبع منبع معتبرتر است داشته باشید.
• تبدیل داده های نامعتبر (Data Transformation) : داده های نامعتبر را به فرمت معتبر تبدیل کنید. مثلاً اگر تاریخ ها به فرمت اشتباه ثبت شده اند آن ها را به فرمت صحیح تبدیل کنید.
3. استانداردسازی داده ها (Data Standardization) : در این مرحله داده ها را به یک فرمت و مقیاس استاندارد تبدیل می کنید. این کار باعث می شود که داده ها برای الگوریتم های یادگیری ماشین قابل فهم تر و قابل پردازش تر شوند.
• نرمال سازی (Normalization) : مقادیر داده ها را به یک محدوده مشخص (مثلاً بین ۰ و ۱) مقیاس بندی کنید.
• استانداردسازی (Standardization) : مقادیر داده ها را به گونه ای تبدیل کنید که میانگین آن ها صفر و انحراف معیار آن ها یک شود.
• تبدیل نوع داده (Data Type Conversion) : نوع داده فیلدها را به نوع مناسب تبدیل کنید. مثلاً اگر یک فیلد عددی به صورت رشته ای ثبت شده باشد آن را به نوع عددی تبدیل کنید.
4. اعتبارسنجی داده ها (Data Validation) : پس از تمیزکاری داده ها باید آن ها را اعتبارسنجی کنید تا مطمئن شوید که کیفیت داده ها بهبود یافته است و هیچ اشتباه جدیدی وارد نشده است. در این مرحله می توانید از روش های مختلفی مانند بررسی آماری بررسی بصری و مقایسه با داده های مرجع استفاده کنید.

تمیزکاری داده یک فرایند تکراری و زمان بر است. شاید لازم باشد چندین بار مراحل تمیزکاری را تکرار کنید تا به داده های باکیفیت و قابل قبولی برسید. اما مطمئن باشید که سرمایه گذاری زمان و انرژی در تمیزکاری داده ها ارزشش را دارد و به طور چشمگیری عملکرد مدل های یادگیری ماشینتان را بهبود خواهد بخشید.

جمع آوری داده های طلایی : از کجا شروع کنیم؟

بهترین راه برای داشتن داده های باکیفیت این است که از همان ابتدا داده ها را با کیفیت جمع آوری کنید. جلوگیری از ورود داده های بی کیفیت به سیستم بسیار آسان تر و کم هزینه تر از تمیزکاری داده های بی کیفیت است.

نکات کلیدی برای جمع آوری داده های باکیفیت :

1. تعریف دقیق نیازهای داده ای : قبل از شروع جمع آوری داده ها به دقت مشخص کنید که چه نوع داده هایی با چه حجم و با چه کیفیتی نیاز دارید. هدف از جمع آوری داده ها چیست؟ چه سوالاتی را می خواهید با استفاده از داده ها پاسخ دهید؟ پاسخ به این سوالات به شما کمک می کند تا دامنه و نوع داده های مورد نیازتان را به درستی تعیین کنید.
2. انتخاب منابع داده معتبر : داده ها را از منابع معتبر و قابل اعتماد جمع آوری کنید. منابع داده می توانند شامل پایگاه های داده داخلی پایگاه های داده عمومی حسگرها وب سایت ها شبکه های اجتماعی و غیره باشند. قبل از انتخاب منبع داده اعتبار و دقت آن را بررسی کنید.
3. طراحی فرم های جمع آوری داده مناسب : اگر داده ها را به صورت دستی جمع آوری می کنید (مثلاً از طریق پرسشنامه یا فرم ثبت نام) فرم های جمع آوری داده را به گونه ای طراحی کنید که از ورود داده های بی کیفیت جلوگیری شود.
• استفاده از فیلدهای اجباری : برای فیلدهای ضروری استفاده از فیلدهای اجباری را در نظر بگیرید تا از عدم ورود داده های گمشده جلوگیری شود.
• اعتبارسنجی ورودی داده : اعتبارسنجی های اولیه را در فرم های جمع آوری داده اعمال کنید. مثلاً برای فیلد سن محدوده مجاز را تعیین کنید تا از ورود سن های نامعتبر جلوگیری شود. یا برای فیلد ایمیل فرمت ایمیل را بررسی کنید.
• ارائه راهنمایی و توضیحات : برای هر فیلد راهنمایی ها و توضیحات لازم را ارائه دهید تا کاربران بدانند چه نوع داده ای را باید وارد کنند و از اشتباهات رایج جلوگیری شود.
4. استفاده از ابزارهای خودکار جمع آوری داده : تا حد امکان از ابزارهای خودکار جمع آوری داده استفاده کنید. ابزارهای خودکار احتمال خطای انسانی را کاهش می دهند و سرعت و دقت جمع آوری داده ها را افزایش می دهند. مثلاً برای جمع آوری داده های وب می توانید از وب اسکرپینگ استفاده کنید. برای جمع آوری داده های حسگرها می توانید از سیستم های خودکار جمع آوری داده استفاده کنید.
5. آموزش کارکنان جمع آوری داده : اگر جمع آوری داده ها توسط کارکنان انجام می شود به آن ها آموزش های لازم را ارائه دهید تا با اهمیت کیفیت داده ها آشنا شوند و روش های صحیح جمع آوری داده ها را یاد بگیرند. به آن ها تاکید کنید که دقت و صحت داده ها از سرعت جمع آوری داده ها مهم تر است.
6. بازبینی و ممیزی داده های جمع آوری شده : به صورت دوره ای داده های جمع آوری شده را بازبینی و ممیزی کنید تا مطمئن شوید که کیفیت داده ها در سطح قابل قبولی قرار دارد و هیچ مشکل کیفیتی جدیدی ایجاد نشده است. ممیزی داده ها می تواند به صورت دستی یا اتوماتیک انجام شود.

با رعایت این نکات می توانید داده های باکیفیت تری جمع آوری کنید و از مشکلات ناشی از داده های بی کیفیت در مراحل بعدی جلوگیری کنید.

وقتی کیفیت داده با عملکرد مدل دست به یکی می شه!

تا اینجا بارها به این موضوع اشاره کردیم که داده های باکیفیت تاثیر مستقیمی بر عملکرد مدل های یادگیری ماشین دارند. اما بیایید کمی دقیق تر بررسی کنیم که چطور کیفیت داده عملکرد مدل را بهبود می بخشد؟

1. یادگیری الگوهای دقیق تر : مدل های یادگیری ماشین بر اساس داده های آموزشی الگوها را یاد می گیرند. اگر داده های آموزشی باکیفیت باشند مدل می تواند الگوهای دقیق تر و واقعی تر را یاد بگیرد. در مقابل اگر داده های آموزشی بی کیفیت باشند مدل ممکن است الگوهای اشتباه و نادرست را یاد بگیرد که منجر به عملکرد ضعیف مدل می شود.
2. تعمیم پذیری بهتر مدل : مدل های آموزش دیده با داده های باکیفیت تعمیم پذیری بهتری دارند. یعنی می توانند به خوبی روی داده های جدید و دیده نشده هم عمل کنند. داده های باکیفیت معمولاً نماینده تر از داده های بی کیفیت هستند و تمام ابعاد و جنبه های مسئله را پوشش می دهند. این باعث می شود که مدل الگوهای کلی تر و عمومی تری را یاد بگیرد که روی داده های جدید هم قابل اعمال باشند.
3. کاهش بیش برازش (Overfitting) : بیش برازش زمانی رخ می دهد که مدل الگوهای داده های آموزشی را بیش از حد دقیق یاد می گیرد و نمی تواند به خوبی روی داده های جدید عمل کند. داده های باکیفیت و متنوع می توانند به کاهش بیش برازش کمک کنند. داده های باکیفیت معمولاً نویز کمتری دارند و الگوهای واضح تری را ارائه می دهند. این باعث می شود که مدل الگوهای کلی تر و مقاوم تری را یاد بگیرد که کمتر در معرض بیش برازش قرار بگیرند.
4. افزایش سرعت همگرایی مدل : مدل های آموزش دیده با داده های باکیفیت معمولاً سریع تر به همگرایی می رسند. داده های باکیفیت نویز کمتری دارند و الگوهای واضح تری را ارائه می دهند. این باعث می شود که الگوریتم های یادگیری ماشین سریع تر به سمت جواب بهینه حرکت کنند و زمان آموزش مدل کاهش یابد.
5. افزایش قابلیت اطمینان مدل : مدل های آموزش دیده با داده های باکیفیت قابل اعتمادتر هستند. چون بر اساس داده های دقیق و معتبر آموزش دیده اند احتمال اینکه تصمیمات اشتباه بگیرند کمتر است. افزایش قابلیت اطمینان مدل باعث می شود که کاربران اعتماد بیشتری به مدل و سیستم های مبتنی بر آن داشته باشند.

به طور خلاصه داده های باکیفیت سوخت موتور ماشین لرنینگ هستند. هرچقدر سوخت شما مرغوب تر باشد موتور ماشین لرنینگتان قوی تر و کارآمدتر خواهد بود و شما را سریع تر و مطمئن تر به مقصدتان خواهد رساند.

داستان های واقعی : وقتی داده های خوب معجزه می کنند (و وقتی داده های بد فاجعه!)

برای اینکه اهمیت کیفیت داده ها را بهتر درک کنید بیایید نگاهی به چند داستان واقعی بیندازیم. داستان هایی که نشان می دهند داده های باکیفیت چطور می توانند معجزه کنند و داده های بی کیفیت چطور می توانند فاجعه به بار بیاورند :

داستان معجزه : نتفلیکس و داده های باکیفیت

نتفلیکس یکی از بزرگترین سرویس های پخش آنلاین فیلم و سریال در جهان موفقیت خود را تا حد زیادی مدیون استفاده هوشمندانه از داده ها و تمرکز بر کیفیت داده ها است. نتفلیکس حجم عظیمی از داده ها را در مورد رفتار کاربران خود جمع آوری می کند : چه فیلم هایی را تماشا می کنند چه ژانرهایی را ترجیح می دهند چه ساعتی از روز فیلم می بینند چه دستگاهی استفاده می کنند و غیره.

نتفلیکس با استفاده از این داده های باکیفیت مدل های پیشنهاددهنده بسیار دقیقی ساخته است که می توانند به کاربران فیلم ها و سریال هایی را پیشنهاد دهند که احتمالاً از آن ها خوششان خواهد آمد. این مدل های پیشنهاددهنده نقش بسیار مهمی در افزایش رضایت کاربران حفظ آن ها و جذب کاربران جدید ایفا می کنند.

داستان فاجعه : گوگل فلو ترندز و آنفولانزای گوگل

در سال ۲۰۰۸ گوگل سرویسی به نام “گوگل فلو ترندز” را راه اندازی کرد که با استفاده از داده های جستجوی گوگل شیوع آنفولانزا را در مناطق مختلف جهان پیش بینی می کرد. در ابتدا این سرویس عملکرد بسیار خوبی داشت و حتی بهتر از سیستم های سنتی پایش آنفولانزا عمل می کرد.

اما در سال ۲۰۱۳ “گوگل فلو ترندز” به طرز فاجعه باری شیوع آنفولانزا را بیش از حد تخمین زد. تحقیقات بعدی نشان داد که دلیل این اشتباه تغییر در رفتار جستجوی کاربران گوگل و استفاده از داده های بی کیفیت بود. گوگل بدون توجه به تغییرات در رفتار کاربران و بدون به روزرسانی مدل خود همچنان از داده های قدیمی و نامربوط استفاده می کرد. این باعث شد که مدل الگوهای نادرستی را یاد بگیرد و پیش بینی های اشتباهی ارائه دهد.

این دو داستان به خوبی نشان می دهند که داده های باکیفیت می توانند کلید موفقیت باشند و داده های بی کیفیت می توانند منجر به شکست و فاجعه شوند.

ابزارهای جادویی برای سنجش کیفیت داده ها

خوشبختانه برای سنجش و بهبود کیفیت داده ها لازم نیست از روش های سنتی و زمان بر استفاده کنید. ابزارها و تکنیک های متنوعی وجود دارند که می توانند به شما در این راه کمک کنند. این ابزارها مثل یک دستیار جادویی به شما کمک می کنند تا داده هایتان را سریع تر و دقیق تر بررسی کنید و مشکلات کیفیتی را شناسایی و رفع کنید.

برخی از ابزارهای جادویی برای سنجش کیفیت داده ها :

1. ابزارهای پروفایلینگ داده (Data Profiling Tools) : این ابزارها به شما کمک می کنند تا نمای کلی از داده هایتان به دست آورید. آن ها اطلاعاتی مانند نوع داده ها توزیع داده ها مقادیر گمشده داده های پرت و غیره را به شما نشان می دهند. با استفاده از این اطلاعات می توانید به سرعت مشکلات کیفیتی داده ها را شناسایی کنید. مثال هایی از ابزارهای پروفایلینگ داده : Trifacta Wrangler, Informatica Data Quality, Alteryx.
2. ابزارهای اعتبارسنجی داده (Data Validation Tools) : این ابزارها به شما کمک می کنند تا داده ها را بر اساس قوانین و استانداردهای تعریف شده اعتبارسنجی کنید. شما می توانید قوانینی را برای داده هایتان تعریف کنید (مثلاً محدوده مجاز برای مقادیر فرمت صحیح داده ها و غیره) و ابزارهای اعتبارسنجی داده به صورت خودکار داده ها را با این قوانین چک می کنند و داده های نامعتبر را گزارش می دهند. مثال هایی از ابزارهای اعتبارسنجی داده : Great Expectations, Deequ, Soda SQL.
3. ابزارهای تمیزکاری داده (Data Cleaning Tools) : این ابزارها به شما کمک می کنند تا فرایند تمیزکاری داده ها را خودکار کنید. آن ها امکاناتی مانند شناسایی و حذف داده های تکراری جایگزینی داده های گمشده اصلاح داده های پرت و غیره را فراهم می کنند. مثال هایی از ابزارهای تمیزکاری داده : OpenRefine, Talend Data Integration, Paxata.
4. ابزارهای مانیتورینگ کیفیت داده (Data Quality Monitoring Tools) : این ابزارها به شما کمک می کنند تا کیفیت داده ها را به صورت مداوم مانیتور کنید. آن ها به صورت خودکار کیفیت داده ها را اندازه گیری می کنند و در صورت افت کیفیت به شما هشدار می دهند. این ابزارها به شما کمک می کنند تا از بروز مشکلات کیفیتی داده ها در طول زمان جلوگیری کنید. مثال هایی از ابزارهای مانیتورینگ کیفیت داده : Datadog, Monte Carlo, Anomalo.

استفاده از این ابزارها فرایند سنجش و بهبود کیفیت داده ها را بسیار آسان تر سریع تر و کارآمدتر می کند. با استفاده از این ابزارها می توانید به طور مداوم کیفیت داده هایتان را پایش کنید و از اینکه داده های باکیفیتی برای ماشین لرنینگ در اختیار دارید اطمینان حاصل کنید.

آینده کیفیت داده در ماشین لرنینگ : چی در انتظاره؟

دنیای ماشین لرنینگ به سرعت در حال پیشرفت و تغییر است و اهمیت کیفیت داده ها روز به روز بیشتر می شود. با پیچیده تر شدن مدل ها و افزایش حجم داده ها نیاز به داده های باکیفیت تر و روش های پیشرفته تر برای مدیریت کیفیت داده ها بیش از پیش احساس می شود.

برخی از روندهای آینده در زمینه کیفیت داده در ماشین لرنینگ :

1. تمرکز بیشتر بر کیفیت داده های بلادرنگ (Real-time Data Quality) : با افزایش استفاده از داده های بلادرنگ در ماشین لرنینگ (مثلاً در کاربردهای اینترنت اشیا خودروهای خودران و غیره) اهمیت کیفیت داده های بلادرنگ بیشتر خواهد شد. در آینده شاهد توسعه ابزارها و تکنیک های جدیدی برای سنجش و بهبود کیفیت داده های بلادرنگ خواهیم بود.
2. استفاده از ماشین لرنینگ برای بهبود کیفیت داده ها (AI-powered Data Quality) : جالب است بدانید که خود ماشین لرنینگ می تواند برای بهبود کیفیت داده ها استفاده شود. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به صورت خودکار داده های بی کیفیت را شناسایی و اصلاح کنند ناهنجاری ها را تشخیص دهند و الگوهای کیفیتی داده ها را یاد بگیرند. در آینده شاهد استفاده گسترده تر از الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهبود کیفیت داده ها خواهیم بود.
3. توسعه رویکردهای جامع تر مدیریت کیفیت داده (Holistic Data Quality Management) : در گذشته تمرکز اصلی بر تمیزکاری داده ها بود. اما در آینده رویکردهای جامع تری برای مدیریت کیفیت داده ها مورد توجه قرار خواهند گرفت. این رویکردها شامل تمام مراحل چرخه عمر داده ها از جمع آوری داده ها تا استفاده از داده ها در ماشین لرنینگ خواهند بود. هدف ایجاد یک فرهنگ کیفیت داده در سازمان و اطمینان از کیفیت داده ها در تمام مراحل است.
4. اهمیت بیشتر حریم خصوصی و امنیت داده ها (Data Privacy and Security) : با افزایش نگرانی ها در مورد حریم خصوصی و امنیت داده ها کیفیت داده ها از جنبه های حریم خصوصی و امنیت هم اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد. در آینده شاهد توسعه روش ها و ابزارهایی برای تضمین حریم خصوصی و امنیت داده ها در کنار کیفیت داده ها خواهیم بود.

آینده کیفیت داده در ماشین لرنینگ روشن و پر از تحول است. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش آگاهی از اهمیت کیفیت داده ها مطمئناً شاهد بهبود چشمگیر کیفیت داده ها و در نتیجه بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ خواهیم بود.

توصیه های شخصی : چطور استاد کیفیت داده بشیم؟

رسیدیم به بخش توصیه های شخصی! اگر می خواهید در دنیای ماشین لرنینگ یک حرفه ای باشید و مدل های قدرتمند و دقیقی بسازید باید به کیفیت داده ها اهمیت ویژه ای بدهید و مهارت های خود را در این زمینه تقویت کنید.

توصیه های شخصی من برای شما :

1. همیشه با سوال “کیفیت داده ها چطور است؟” شروع کنید : هر وقت پروژه ای در زمینه ماشین لرنینگ شروع کردید اولین سوالی که باید از خودتان بپرسید این است که “کیفیت داده هایم چطور است؟“ قبل از اینکه سراغ الگوریتم ها و مدل ها بروید داده هایتان را به دقت بررسی کنید و از کیفیت آن ها مطمئن شوید.
2. به تمیزکاری داده ها به عنوان یک فرصت نگاه کنید نه یک وظیفه خسته کننده : تمیزکاری داده ها ممکن است زمان بر و خسته کننده به نظر برسد اما به آن به عنوان یک فرصت برای یادگیری و بهبود نگاه کنید. در فرایند تمیزکاری داده ها شما با داده هایتان بیشتر آشنا می شوید الگوهای آن ها را بهتر درک می کنید و مشکلات احتمالی را شناسایی می کنید. این دانش و تجربه در مراحل بعدی پروژه و در پروژه های آینده بسیار ارزشمند خواهد بود.
3. ابزارهای کیفیت داده را یاد بگیرید و از آن ها استفاده کنید : همانطور که گفتیم ابزارهای متنوعی برای سنجش و بهبود کیفیت داده ها وجود دارند. یادگیری کار با این ابزارها مهارت بسیار ارزشمندی است. با یادگیری این ابزارها می توانید فرایند کیفیت داده ها را خودکار کنید سرعت عمل خود را افزایش دهید و دقت کارتان را بهبود ببخشید.
4. به جامعه متخصصان کیفیت داده بپیوندید : به جامعه آنلاین متخصصان کیفیت داده بپیوندید در بحث ها و گفتگوها شرکت کنید و از تجربیات دیگران یاد بگیرید. منابع آنلاین زیادی مانند وبلاگ ها فروم ها و گروه های شبکه های اجتماعی وجود دارند که می توانید از آن ها استفاده کنید. به اشتراک گذاشتن دانش و تجربه با دیگران به شما کمک می کند تا سریع تر پیشرفت کنید.
5. تمرین تمرین تمرین! مثل هر مهارت دیگری مهارت های کیفیت داده با تمرین و تجربه به دست می آیند. پروژه های شخصی در زمینه کیفیت داده تعریف کنید داده های مختلف را جمع آوری کنید آن ها را تمیز کنید و کیفیت آن ها را ارزیابی کنید. هرچه بیشتر تمرین کنید مهارت هایتان قوی تر خواهد شد و به یک استاد کیفیت داده تبدیل خواهید شد!

به یاد داشته باشید که کیفیت داده ها کلید موفقیت در ماشین لرنینگ است. با سرمایه گذاری روی کیفیت داده ها و تقویت مهارت های خود در این زمینه می توانید مدل های قدرتمندتری بسازید تصمیمات بهتری بگیرید و به اهدافتان در دنیای جذاب ماشین لرنینگ برسید.

نتیجه گیری

در این مقاله به اهمیت حیاتی کیفیت داده ها در ماشین لرنینگ پرداختیم. دیدیم که داده های باکیفیت مثل مواد اولیه مرغوب برای یک غذای خوشمزه برای موفقیت پروژه های ماشین لرنینگ ضروری هستند. داده های بی کیفیت می توانند الگوریتم های خوب را هم خراب کنند و منجر به تصمیم گیری های اشتباه کاهش عملکرد مدل و خسارت های جبران ناپذیر شوند.

یاد گرفتیم که داده های باکیفیت باید دقیق کامل سازگار معتبر به روز و مرتبط باشند. همچنین با فرایند تمیزکاری داده ها آشنا شدیم و دیدیم که چطور می توان داده های بی کیفیت را شناسایی و اصلاح کرد. نکات کلیدی برای جمع آوری داده های باکیفیت را بررسی کردیم و دیدیم که چطور می توان از ورود داده های بی کیفیت به سیستم جلوگیری کرد.

در نهایت به ابزارهای جادویی برای سنجش کیفیت داده ها اشاره کردیم و روندهای آینده در زمینه کیفیت داده در ماشین لرنینگ را بررسی کردیم. و در بخش توصیه های شخصی راهکارهایی برای تبدیل شدن به یک استاد کیفیت داده ارائه دادیم.

امیدوارم این مقاله دیدگاه شما را نسبت به اهمیت کیفیت داده ها در ماشین لرنینگ تغییر داده باشد و شما را برای سرمایه گذاری بیشتر روی کیفیت داده ها و تقویت مهارت هایتان در این زمینه ترغیب کرده باشد.

پرسش و پاسخ های متداول کاربران

سوال ۱ : چطور بفهمم داده هام کیفیت خوبی داره؟

پاسخ : برای سنجش کیفیت داده ها می توانید از روش های مختلفی استفاده کنید. یکی از روش های ساده بررسی دستی داده ها است. چند رکورد از داده هایتان را به صورت تصادفی انتخاب کنید و آن ها را به دقت بررسی کنید. آیا اشتباهات تایپی املایی یا محاسباتی وجود دارد؟ آیا داده های گمشده وجود دارد؟ آیا داده ها با قوانین و استانداردهای تعریف شده همخوانی دارند؟

روش دیگر استفاده از ابزارهای پروفایلینگ داده است. این ابزارها به صورت خودکار اطلاعات آماری و توصیفی از داده هایتان ارائه می دهند و به شما کمک می کنند تا مشکلات کیفیتی داده ها را سریع تر شناسایی کنید.

همچنین می توانید شاخص های کیفیت داده را تعریف کنید و به صورت دوره ای کیفیت داده هایتان را بر اساس این شاخص ها اندازه گیری و مانیتور کنید.

سوال ۲ : اگه داده هام خیلی بد باشه چیکار کنم؟

پاسخ : اگر داده هایتان بی کیفیت هستند نگران نباشید! هنوز می توانید آن ها را تمیزکاری و اصلاح کنید. فرایند تمیزکاری داده ها را که در مقاله توضیح دادیم به دقت دنبال کنید. از ابزارهای تمیزکاری داده استفاده کنید تا فرایند را سریع تر و کارآمدتر کنید.

اگر حجم داده های بی کیفیت زیاد است ممکن است لازم باشد به منابع جمع آوری داده ها برگردید و فرآیند جمع آوری داده ها را اصلاح کنید. شاید لازم باشد فرم های جمع آوری داده را بهبود ببخشید آموزش های بیشتری به کارکنان ارائه دهید یا منابع داده معتبرتری انتخاب کنید.

سوال ۳ : آیا ابزارهای خاصی برای بهبود کیفیت داده ها وجود داره؟

پاسخ : بله خوشبختانه ابزارهای متنوعی برای بهبود کیفیت داده ها وجود دارند. در مقاله به برخی از این ابزارها اشاره کردیم از جمله ابزارهای پروفایلینگ داده ابزارهای اعتبارسنجی داده ابزارهای تمیزکاری داده و ابزارهای مانیتورینگ کیفیت داده.

می توانید با جستجو در اینترنت ابزارهای مختلف را پیدا کنید و ابزاری را انتخاب کنید که با نیازها و بودجه شما سازگار باشد. بسیاری از این ابزارها نسخه های رایگان یا آزمایشی دارند که می توانید از آن ها برای شروع کار استفاده کنید.