معالجة مسبقة للبيانات
تعتبر المعالجة المسبقة للبيانات خطوة مهمة في عملية التنقيب عن البيانات. غالبًا ما يتم التحكم في طرق جمع البيانات بطريقة غير محكمة، مما يؤدي إلى قيم خارج النطاق (على سبيل المثال، الدخل: − 100)، ومجموعات البيانات المستحيلة (مثل: الجنس: ذكر، حامل: نعم)، أو قيم مفقودة، إلخ. تحليل البيانات التي لم يتم فحصها بعناية لمواجهة هذه المشاكل يمكن أن يؤدي إلى نتائج مضللة وغير منطقية. وبالتالي، فإن تمثيل وجودة البيانات تسبقان كل شيء قبل إجراء التحليل. في كثير من الأحيان، تعد المعالجة المسبقة للبيانات المرحلة الأكثر أهمية في مشروع التعلم الآلي، خاصة في علم الأحياء الحسابي.
في كثير من الأحيان، تجهيز البيانات يعتبر أهم مرحلة من مراحل التعلم الآلي، خاصة في الأحياء الحسابي.

إذا كان هناك الكثير من المعلومات غير ذات الصلة أو الزائدة عن الحاجة أو البيانات المشوشة وغير الموثوق بها، فإن اكتشاف المعرفة خلال مرحلة التدريب يكون أكثر صعوبة. يمكن أن تستغرق خطوات إعداد البيانات،تصفيتها مقدارًا كبيرًا من وقت المعالجة. تتضمن معالجة البيانات الأولية التنظيف، واختيار الحالات، والتحسين، والتحويل، واستخلاص الخصائص واختيارها، وما إلى ذلك. النتيجة النهائية لمعالجة البيانات هو مجموعة التدريب النهائية.

أساليب تجهيز البيانات 

 تنظيف البيانات هو عملية اكتشاف أو تصحيح أو إزالة السجلات غير الدقيقة من البيانات  
 تحسين البيانات هي عملية تستخدم لتوحيد مجموعة من المتغيرات المستقلة أو ميزات البيانات  
 تحويل البيانات هو عملية تحويل البيانات من شكل إلى شكل جديد يتوقعه الناس 
 استخراج الميزات أو الخصائص هي عملية تحويل البيانات المدخلة إلى مجموعة من الميزات التي يمكن أن تمثل البيانات بشكل جيد.

المراجع 

تعلم الآلة
تعتبر ا المعالجة المسبقة للبيانات خطوة مهمة في عملية التنقيب عن البيانات . غالبًا ما يتم التحكم في طرق جمع البيانات ب طريقة غير محكمة ، مما يؤدي إلى قيم خارج النطاق ( على سبيل المثال ، الدخل : − ومجموعات البيانات المستحيلة ( مثل : الجنس : ذكر ، حامل : نعم ) ، أو قيم مفقودة ، إلخ . تحليل البيانات التي لم يتم فحص ها ب عناية ل مواجهة هذه المشاكل يمكن أن يؤدي إلى نتائج مضللة و غير منطقية . و ب التالي ، ف إن تمثيل و جودة البيانات تسبقان كل شيء قبل إجراء ال تحليل . في كثير من الأحيان ، تعد ا المعالجة المسبقة للبيانات المرحلة الأكثر أهمية في مشروع التعلم الآلي ، خاصة في علم الأحياء الحسابي . في كثير من الأحيان ، تجهيز البيانات يعتبر أهم مرحلة من مراحل التعلم الآلي ، خاصة في الأحياء الحسابي . إذا كان هناك الكثير من المعلومات غير ذات الصلة أو الزائدة عن الحاجة أو البيانات المشوشة و غير الموثوق ب ها ، ف إن اكتشاف المعرفة خلال مرحلة التدريب يكون أكثر صعوبة . يمكن أن تستغرق خطوات إعداد البيانات ، تصفية ها مقدارًا كبيرًا من وقت ا المعالجة . تتضمن معالجة البيانات الأولية التنظيف ، و اختيار الحالات ، وا ل تحسين ، وا التحويل ، و استخلاص الخصائص واختيار ها ، و ما إلى ذلك . النتيجة النهائية ل معالجة البيانات هو مجموعة التدريب النهائية . أساليب تجهيز البيانات تنظيف البيانات هو عملية اكتشاف أو تصحيح أو إزالة السجلات غير الدقيقة من البيانات تحسين البيانات هي عملية تستخدم ل توحيد مجموعة من المتغيرات المستقلة أو ميزات البيانات تحويل البيانات هو عملية تحويل البيانات من شكل إلى شكل جديد يتوقع ه الناس استخراج الميزات أو الخصائص هي عملية تحويل البيانات المدخلة إلى مجموعة من الميزات التي يمكن أن تمثل البيانات ب شكل جيد . المراجع تعلم الآلة