الحصول على البيانات في التعلم الآلي

الحصول على البيانات في التعلم الآلي
يمكن أن يؤدي الحصول على البيانات في التعلم الآلي إلى توسيع معرفتك بموضوع معين بشكل كبير. على سبيل المثال، لنفترض أنك تخطط لتحليل بيانات موقعك الإلكتروني. في هذه الحالة، يمكن أن يساعدك ذلك في معرفة الميزات والوظائف الموجودة على موقعك الإلكتروني التي تعمل بشكل جيد وأيها لا تروق للعملاء. أثناء جمع البيانات، قد يُطلب منك أيضًا أثناء جمع البيانات جمع أسماء نطاقات الموقع الإلكتروني أو عناوين الصفحات. دعنا نعرف المزيد عن الحصول على البيانات.
ما هو الحصول على البيانات؟
يعد الحصول على البيانات إحدى أهم الخطوات في خوارزمية التعلم الآلي. يتم استخدامه لجمع البيانات حول كيفية أداء نموذجك على مجموعات البيانات الجديدة.
الحصول على البيانات هو ببساطة جمع بيانات جديدة وتحويلها إلى صيغة يمكن لخوارزمية التعلم الآلي الخاصة بك استخدامها. بمجرد حصولك على بعض بيانات التدريب، يمكن لنموذجك التعلم منها وتحسين أدائه على المهام الجديدة.
لماذا نحتاج إلى الحصول على البيانات؟
بالنسبة لمعظم خوارزميات التعلم الآلي، تحتاج إلى الحصول على بيانات التدريب قبل استخدامها للتنبؤ. يمكن توفير بيانات التدريب هذه من قبل البشر أو الآلات الأخرى (على سبيل المثال، من كشط الويب). الهدف هو أن يكون لديك حجم عينة كبير بما فيه الكفاية بحيث يمكن لنموذجك أن يتعلم منه بفعالية ولكن ليس كبيرًا جدًا بحيث يستغرق الكثير من الوقت لتدريب (وربما الإفراط في ملاءمة) البيانات المتاحة.
مكونات نظام الحصول على البيانات
نظام الحصول على البيانات (DAS) هو مجموعة من المكوّنات التي تقوم بعملية الحصول على البيانات. المكونات هي:
المستشعر: يقوم المستشعر بتحويل الخصائص الفيزيائية إلى إشارات كهربائية، والتي يمكن أن يستخدمها نظام الحصول على البيانات DAS للحصول على البيانات. قد يكون المستشعر جهازًا بسيطًا مثل مستشعر القرب الاستقرائي أو أداة باهظة الثمن مع العديد من القنوات والخيارات.
مكيّف الإشارة: يقوم نظام تكييف الإشارة بتحويل الإشارات التناظرية من المستشعر إلى شكل رقمي. ويوفر عناصر تحكم في الكسب والإزاحة والتشذيب لكل قناة على نظام DAS. كما أنه يقوم بتصفية الضوضاء من مصادر خارجية، مثل المحركات أو الإلكترونيات الأخرى التي تولد تداخلًا كهرومغناطيسيًا.
المحول التناظري إلى رقمي (ADC): يقوم ADC بتحويل الإشارة التناظرية من مكيف الإشارة إلى تنسيق رقمي للمعالجة بواسطة كمبيوتر أو معالج آخر.
أهمية نظام الحصول على البيانات
الجانب الأكثر أهمية في أنظمة الحصول على البيانات هو القدرة على تسجيل البيانات وتحليلها. ويشمل ذلك كلاً من جوانب الأجهزة والبرمجيات. وتتكون الأجهزة من الأجهزة التي تجمع البيانات، بما في ذلك أجهزة الاستشعار وأجهزة تحديد الهوية بالترددات الراديوية (RFID). ويتضمن الجانب البرمجي البرمجيات المستخدمة لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها.
الغرض من نظام الحصول على البيانات هو أتمتة العمليات. وتعني أتمتة نهج ما أنه يمكن القيام به دون تدخل بشري. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل الوقت اللازم لمهمة محددة أو تحسين الكفاءة الإجمالية في أداء المهام التي تتطلب تدخلاً بشرياً.
بالإضافة إلى أتمتة العمليات، فإن النظام الجيد للحصول على البيانات سيوفر معلومات حول الخطأ الذي حدث عندما يحدث خطأ ما أثناء إجراء مؤتمت. على سبيل المثال، لنفترض أن عملية محوسبة فشلت عدة مرات متتالية. في هذه الحالة، قد يكون هناك خطأ ما في البرنامج أو أحد مكوناته. سيقوم نظام جيد للحصول على البيانات بتنبيه المستخدمين إلى المشاكل المحتملة قبل أن تتسبب في أضرار جسيمة للمعدات (أو البشر).
أغراض الحصول على البيانات
أهم أغراض الحصول على البيانات هي:
أولاً، يساعد الحصول على البيانات على فهم سلوك النظام.
يساعد الحصول على البيانات على تطوير نموذج للنظام.
وأخيراً، يساعد الحصول على البيانات على تحسين أداء النظام.
ماذا يقيس نظام الحصول على البيانات؟
يقيس نظام DAQ مجموعة متنوعة من المعلمات، بما في ذلك: درجة الحرارة الضغط الضغط الجهد تدفق التيار عبر دائرة كهربائية استخدام الطاقة لقطعة من المعدات
يقيس نظام الحصول على البيانات (DAS) معلمات مختلفة يمكن استخدامها للتحكم في المعدات وتحليلها. يتم توصيل نظام DAS عادةً بالنظام الكهربائي ويمكن برمجته، عبر متصفح الويب، لوظائف ومهام محددة.
فيما يلي بعض الاستخدامات الشائعة لنظام DAQ: التحكم في الأجهزة الإلكترونية مثل المحركات والصمامات والمضخات قياس المعلمات المتغيرة لدرجة الحرارة أو الضغط أو معدل التدفق مراقبة مستويات الاهتزاز في أنظمة تكييف الهواء توفير التغذية الراجعة للمستخدمين من خلال شاشات العرض المرئية أو نغمات التنبيه المسموعة
وبذلك نكون قد انتهينا من استكشافنا للمواضيع ذات الصلة باكتساب البيانات في التعلم الآلي. آمل أن تكونوا قد تعلمتم الكثير واستمتعتم بالقراءة! يُرجى ترك أي أفكار أو أسئلة قد تكون لديكم (مع أي اقتراحات) في قسم التعليقات أدناه.