Veri Ön İşleme: NLP Yöntemleri ile Veri Temizleme

Adı : Veri Ön İşleme: NLP Yöntemleri ile Veri Temizleme

Günümüzde veri önyükleme, yapay zeka uygulamaları için oldukça önemlidir. Yapay zekanın temelinde veri olduğu için doğru ve güvenilir verinin işlenmesi, yapay zeka modellerinin başarısı için de kritik önem taşır. Veri önyükleme, veri temizleme, veri normalleştirme, veri ölçeklendirme ve dönüşümü içeren bir dizi faaliyeti kapsar. Bu yazıda, dans eden ayakkabıların verilerini kullanarak NLP yöntemleri ile veri temizleme konusunda örnekler vereceğiz.
Veri önyükleme, veri setinin hataları ve tutarsızlıkları açısından istatistiksel olarak analiz edilmesini ve düzeltilmesini içerir. Veri önyükleme ayrıca veri setinin analizi için hazırlıklar yapılmasını ve verilerin raporlanmasını da içerir. Veri temizleme, veri setinde bulunan hatalı, eksik veya yanlış verileri tanımlamayı ve düzeltmeyi içerir. Bu adım veri setinin doğru analiz edilmesine ve modellerin doğru bir şekilde eğitilmesine yardımcı olur.
Örnek olarak, dans eden ayakkabılar veri setinde, ayakkabıların tarih ve saat ile birlikte düzenli olarak konum belirleme verileri bulunmaktadır. Ancak veri setinde bazı hatalar ve tutarsızlıklar bulunmaktadır. Verilerin her seferinde tam ve tutarlı olmadığını görebiliriz. NLP yöntemleri ile veri temizleme yaparak, veri setinde bulunan hataları ve tutarsızlıkları gidermek için çalışacağız.
Veri Temizleme Yöntemleri
1) Eksik Verilerin Temizlenmesi
Veri setlerinde eksik veriler, verilerin doğru işlenebilmesini engeller ve veri analizi sonuçlarını etkiler. Eksik verileri temizlemek, analiz edilebilir ve anlamlı veriler elde etmek için önemlidir. Verilerin kaynağına bağlı olarak eksik verilerin temizlenmesi için farklı yöntemler kullanılabilir. Eksik verileri tamamlamak için birkaç yöntem mevcuttur. Örneğin, eksik verilerin ortalaması veya medyanı kullanılabilir.
2) Aykırı Değerlerin Temizlenmesi
Aykırı değerleri temizlemek, genellikle veri setlerinde sıkça karşılaşılan bir durumdur. Aykırı değerler, veri setinin genel analiz sonuçlarını bozar ve doğru sonuçları elde etmeyi zorlaştırabilir. Aykırı değerleri temizlemek için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Örneğin, sayısal değerlerin medyan veya ortalama değerinin belirli bir limitin üstünde veya altında olanları temizlenerek aykırı değerler büyük ölçüde azaltılabilir.
3) Veri Normalleştirme
Veri normalleştirme, veri setinin farklı skalalardaki verilerini aynı ölçeğe çevirerek analiz edilebilir ve anlamlı kılma işlemidir. Veri normalleştirme, verilerin karşılaştırılabilir hale getirilmesine yardımcı olur. Örneğin, dans eden ayakkabıların veri setinde, tarih ve saat gibi sayısal değerlerle birlikte konum verileri de mevcut olduğundan, bu verilerin normalleştirilmesi, karşılaştırmaların daha anlamlı hale gelmesine yardımcı olur.
4) Dönüşüm ve Ölçeklendirme
Veri dönüştürme, verilerin farklı yapılarla temsil edilmesini sağlar. Veri setinde yer alan farklı veri tiplerinin düzgün bir şekilde temsil edilmesi gerektiğinde bu yöntem kullanılabilir. Veri ölçeklendirme, verilerin yüzdelik ve skalaya çevrilmesini içerir. Bu yöntem, veri setinin büyüklüğüne bağlı olarak verilerin doğru bir şekilde tercüme edilmesini sağlar.
Sonuç
Veri önyükleme ve veri temizleme, yapay zeka alanında verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi için olmazsa olmaz bir adımdır. Bu yazıda dans eden ayakkabıların verileri üzerinden, veri önyükleme ve temizleme adımlarını anlatarak, uygulamalı bir örnek sunduk. Doğru veri önyükleme adımları ile veri setini temizleyerek, yapay zeka modelleri doğru bir şekilde eğitilebilir ve doğru sonuçlar elde edilebilir.