ما هي التحديات التي يواجهها التعلم الآلي في مجال البيانات؟

إن أهمية البيانات للتعلم الآلي معروفة جيدًا. إن فهم أنماط الوصول إلى البيانات سيساعد علماء البيانات على تحديد البنية التحتية للتخزين المناسبة لمشاريعهم. البنية التحتية للبيانات تجعل التعلم الآلي ممكنًا. ومع ذلك، بمجرد استخدامه، يواجه التعلم الآلي تحديات البيانات الرئيسية، والتي يجب حلها أولاً: النزاهة والتناثر والجودة. 1. النزاهة سلامة البيانات هي ضمان دقة البيانات واتساقها. تعد سلسلة حفظ البيانات ضرورية لإثبات عدم تعرض البيانات للخطر أثناء تحركها عبر خطوط الأنابيب والمواقع. عندما يكون التقاط البيانات واستيعابها تحت السيطرة، يمكنك التحقق من سلامتها بسهولة نسبية. ومع ذلك، عند العمل مع الآخرين، فإنه من الصعب التحقق. عند إنشاء البيانات، لم تكن هناك شهادة أمان للبيانات الخارجية. لا يمكنك التأكد من أن سجل البيانات هو بالضبط ما توقعته، أو أن البيانات المستلمة هي نفس السجل الأصلي تمامًا. هناك بعض المفاهيم المثيرة للاهتمام حول بيانات إنترنت الأشياء وسلسلة الكتل، ولكن قبل اعتماد هذا المفهوم على نطاق واسع، تعتمد سلامة البيانات على مزيج من تكنولوجيا الأمان والاستراتيجية. على سبيل المثال، نظرًا لأن البيانات قد تتعرض للتهديد أثناء النقل الثابت أو النقل، فيجب أن تستخدم البيانات المرسلة عبر الشبكة HTTPS وأن يتم تشفيرها عندما تكون ثابتة. ومن ناحية أخرى، يجب أن يكون التحكم في الوصول مدفوعًا بالسياسة لتجنب الأخطاء البشرية. 2. التناثر في هذه الحالة، ينطبق التشتت على البيانات الوصفية. بشكل عام، حقول البيانات التعريفية غير مكتملة. تم ملء بعض الحقول وتركت بعض الحقول فارغة. إذا تم إنشاء البيانات من مصدر واحد، فقد يكون ذلك بسبب افتقار الإنسان إلى المعايير أو المعرفة. ومع ذلك، إذا كانت البيانات تأتي من مصادر مختلفة دون تعريف قياسي للبيانات الوصفية، فقد تحتوي كل مجموعة بيانات على حقول مختلفة تمامًا. لذلك، عند دمجها، قد لا تتوافق الحقول المكتملة. في الوقت الحالي، لا يوجد معيار صناعي لتحديد البيانات الوصفية التي يجب التقاطها. ومع ذلك، فإن البيانات الوصفية لا تقل أهمية عن البيانات نفسها. كيف يمكنك ربط البيانات وتصفيتها عندما يكون لديك نفس النوع من البيانات المملوءة بحقول بيانات تعريف مختلفة؟ إذا أخذت العوامة كمثال، فإن مستشعر البيانات الأولي يجمع درجة حرارة الماء كل عشر دقائق، بينما تقوم العوامة الأحدث بجمع درجة حرارة الماء كل ثلاث دقائق. الطريقة الوحيدة لربط البيانات هي عرضها في وقت الالتقاط من خلال بيانات التعريف. عندما يقوم العلماء بالتحليل التاريخي، فإنهم يحتاجون إلى البيانات الوصفية حتى يتمكنوا من تعديل نماذجهم وفقًا لذلك. 3. الجودة يرغب العديد من علماء البيانات في استخدام البيانات من مصادر خارجية. ومع ذلك، لا يوجد عادة أي مراقبة للجودة أو ضمان بشأن كيفية الحصول على البيانات الأولية. هل تؤمن بدقة البيانات الخارجية؟ هذا مثال جيد. تقوم أجهزة الاستشعار الموجودة على العوامات العائمة في المحيط بجمع البيانات حول درجة حرارة المحيط. ومع ذلك، عندما لا يتمكن المستشعر من جمع درجة الحرارة، فإنه سيسجل 999. بالإضافة إلى ذلك، قبل عام 2000، تم استخدام رقمين فقط لتسجيل عدد السنوات. لكن بعد عام 2000 تغير العدد المسجل إلى أربعة. ولذلك، نحن بحاجة إلى فهم نوعية البيانات وكيفية إعداد البيانات. في هذه الحالة، يمكن للعلماء الذين يقومون بتحليل بيانات العوامة استخدام المتوسط ​​والمتوسط ​​والحد الأدنى والحد الأقصى لتصور البيانات الأصلية والتقاط أخطاء قاعدة البيانات هذه وتنظيفها وفقًا لذلك. التعاون الآمن في مجال البيانات إذا كانت صناعتك تحتاج إلى تبادل البيانات باستمرار مع مؤسسات خارجية، فمن الأفضل فتح الكود المصدري لبياناتك وتنسيق التعريف، لأن هذه المعايير أوسع من العديد من معايير الملكية. والأفضل من ذلك، أنه يمكنك إطلاق لجنة معايير مفتوحة للصناعة للسماح للآخرين بالمشاركة والمساهمة. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك "الهدف المفتوح"، وهي "شراكة بين القطاعين العام والخاص لتحديد أهداف الدواء بشكل منهجي وتحديد الأولويات باستخدام بيانات علم الوراثة البشرية وعلم الجينوم". وعلى وجه الخصوص، أصبح البحث في النظام البيئي للبيانات معقدًا للغاية. يحتاج الشركاء داخل المؤسسة وخارجها إلى الوصول بسرعة إلى البيانات وتبسيط إدارة البيانات. التعلم الآلي لديه العديد من التحديات. الخطوة الأولى هي بدء المشروع بالبيانات والبنية التحتية الصحيحة. كيف تبدأ؟ تؤثر جودة البيانات وتناثرها وسلامتها بشكل مباشر على دقة النموذج النهائي، وهي من أكبر التحديات التي تواجه التعلم الآلي اليوم. ستستفيد المنظمات التي لديها تعريفات وسياسات واضحة للبيانات واستكشاف معايير البيانات الخاصة بالصناعة من المشاريع قصيرة الأجل وطويلة الأجل. إذا لم تقم بذلك، فيجب على مؤسستك أولاً تحديد سياسة جمع البيانات وتنسيق بيانات التعريف الخاصة بها، ثم تطبيق تقنية الأمان القياسية. جودة البيانات وتناثرها يسيران جنبًا إلى جنب. بعد ذلك، قم بتعيين سياسة البيانات الوصفية وتأكد من إمكانية استخدام البيانات النوعية التي تم التقاطها للتحقق من فعالية البيانات. أخيرًا، من أجل ضمان سلامة البيانات، يمكنك إنشاء البيانات عند تطبيق الشهادات الرقمية، يجب فرض طبقة المقابس الآمنة (SSL) أثناء النقل ويجب تمكين التشفير دائمًا.