البيانات جوهر كل خوارزمية لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، حيث يجب أن يتم توفيرها بالشكل الذي تفهمه الخوارزمية، وتتمثل المهمة الرئيسية لخوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في فتح المعلومات والمعرفة المخفية المتوفرة في البيانات، وسينتهي الأمر بتقديم الخوارزميات رؤى وهمية غير صحيحة إذا كانت البيانات متاحة في نموذج لا تفهمه الخوارزمية، وقد ينتهي هذا الأمر بخسارة إيرادات للمشروع أو الشركة.

تحذر مونيكا روجاتي - مستشارة علم البيانات والمستشارة في الذكاء الاصطناعي - الشركات التي ترغب في تنفيذ تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي عن طريق مطالبتها بتخيل الذكاء الاصطناعي على أنه يقع في أعلى نقطة في “هرم الاحتياجات”. ووفقًا لها، فإن الذكاء الاصطناعي شيء مدهش، لكن الاحتياجات الأولى في جميع الحالات هي الأساسيات مثل معرفة البيانات، وجمع البيانات، والبنية التحتية.

ووفقًا لمونيكا روجاتي، ينطبق الأمر نفسه على المطورين الذين يرغبون في النمو ليصبحوا محللي بيانات أو علماء يتعاملون مع البيانات، فهم يحتاجون إلى تركيز وقتهم ليصبحوا أكثر اطلاعاً في تجميع، تنظيف، استكشاف، وتحويل البيانات قبل تكييف أنفسهم مع خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.

الخطوات الأساسية في معالجة البيانات: أولا جمع البيانات: تقع هذه في أسفل الهرم، وتتضمن هذه الميزة احتياجات البيانات لإنشاء مجموعة البيانات المناسبة لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي وتوافرها، على سبيل المثال، ما إذا كان يتم تسجيل جميع تفاعلات المستخدم ذات الصلة أو كيفية وصول البيانات إلى جهاز استشعار... إلخ.

ثانيا تحليل البيانات ومعالجتها: تعني هذه الخطوة الفهم الأولي لكل متغير للبيانات، النوع، نطاق القيمة، أية بيانات مفقودة، ومعلومات إحصائية لفهم ومعالجة البيانات.

ثالثا استكشاف البيانات وتحويلها: تتضمن هذه الخطوة استكشاف العلاقة بين المتغيرات المعينة استنادًا إلى إسقاط المتغيرات غير المهمة واشتقاق المتغيرات الجديدة استنادًا إلى التحويل، وهو أمر مهم في جعل قاعدة الهرم قوية.

رابعا تدريب البيانات: بعد ذلك فقط يمكن بناء ذكاء أو تحليلات الأعمال، والتي بدورها تشكل الأساس للهدف النهائي المتمثل في بناء الذكاء الاصطناعي، وهو معرفة تنبؤاتك وتنظيم بيانات التدريب مع ملصقات التعريف.