هناك عدة خطوات يجب اتباعها لتحليل البيانات ومعالجتها قبل تدريب النموذج، وهي كالتالي:
فهم البيانات: يجب أولاً فهم البيانات المتاحة ونوعها وهيكلها والمتغيرات الموجودة فيها.
التنظيف والتحليل الأساسي: يتضمن تنظيف البيانات من القيم المفقودة والتكرارية والقيم غير الصحيحة، وإجراء تحليلات بسيطة لفهم توزيع البيانات والعلاقات بين المتغيرات.
تحويل البيانات: يمكن أن يتطلب تحليل البيانات تحويلها إلى شكل يمكن فهمه وتحليله من قبل النموذج، مثل تحويل البيانات النصية إلى تمثيل رقمي.
اختيار المتغيرات الهامة: قد تحتوي البيانات على العديد من المتغيرات، ويجب اختيار المتغيرات الهامة التي من شأنها أن تساهم في تدريب النموذج بشكل فعال.
تقسيم البيانات: يجب تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار لتقييم أداء النموذج.
تطبيق التعلم الآلي: بعد معالجة البيانات وتحضيرها، يمكن تدريب النموذج باستخدام البيانات المعالجة وتقييم أدائه.
هذه بعض الخطوات الأساسية التي يمكن اتباعها لتحليل البيانات ومعالجتها قبل تدريب النموذج، ويمكن تخصيص وتعديل هذه الخطوات وفقا لاحتياجات ومتطلبات المشروع المحدد.
