التطبيع في المعالجة المسبقة للبيانات

التطبيع هو أسلوب معالجة مسبقة للبيانات يستخدم لإعداد البيانات لخوارزميات التعلم الآلي. يتم استخدامه لقياس البيانات في النطاق من 0 إلى 1. ويستخدم بشكل عام لتطبيع ميزات الإدخال بحيث تكون جميعها على نفس المقياس ويمكن للخوارزمية تقديم تنبؤات أفضل.

يمكن تقسيم التطبيع إلى نوعين: إعادة القياس والتوحيد. في إعادة القياس، يتم قياس البيانات بين 0 و1. ويتم حساب القيم الجديدة للبيانات عن طريق قسمة كل معلم على جميع قيمه. في التقييس، يتم قياس البيانات عن طريق طرح متوسط كل ميزة من نفسها ثم قسمة النتيجة على الانحراف المعياري للبيانات.

أحد أكثر تطبيقات التطبيع شيوعًا هو تقليل معدل الخطأ في خوارزمية التعلم الآلي. ويتم ذلك عن طريق إزالة القيم المتطرفة وموازنة البيانات. على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على كمية غير متساوية من نقاط البيانات في فئات مختلفة، فيمكن للتسوية تقليل الفرق والسماح للنموذج بتصنيف جميع نقاط البيانات بدقة.

يتم استخدام التطبيع أيضًا لتحسين أداء بعض بنيات الشبكات العصبية مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). يمكن للتطبيع أن يجعل إدخال الشبكة العصبية أكثر اتساقًا ويجعل من السهل تفسير البيانات.

يتم استخدام التطبيع أيضًا في مجال تصور البيانات. ومن خلال تطبيع البيانات، يمكن رسمها ومقارنتها جنبًا إلى جنب. وهذا يجعل من السهل اكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات وتفسيرها بشكل أكثر دقة.

يعد التطبيع أداة قوية في المعالجة المسبقة للبيانات لأنه يساعد على تحسين دقة العديد من خوارزميات التعلم الآلي. يتم استخدامه على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك تصور البيانات والشبكات العصبية ومجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي الأخرى.