YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Veri Ön İşleme (Data Preprocessing)
Data Preprocessing
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Veri ön işleme, ham ve karmaşık verilerin makine öğrenmesi algoritmalarının işleyebileceği temiz, tutarlı ve standart bir biçime dönüştürülmesi adımıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiGerçek dünyadaki veriler genellikle gürültülü, eksik değerler içeren, tutarsız ve farklı ölçeklerdedir. Veri ön işleme yapılmadan eğitilen modeller genellikle düşük doğruluk ve yüksek hata oranına sahip olur.
Çalışma mantığı: Eksik verilerin doldurulması veya silinmesi, aykırı değerlerin (outlier) tespiti ve temizlenmesi, metin verilerinin küçük harfe çevrilip köklerine ayrılması (tokenizasyon/stemming), kategorik verilerin sayısallaştırılması (One-Hot Encoding) ve sayısal değerlerin ölçeklenmesi (Scaling/Normalization) aşamalarını içerir.
Kullanım alanları: Tablosal veri analizi, doğal dil işlemede metin temizleme, görüntü işlemede piksellerin 0-1 aralığına çekilmesi ve ses verilerinin spektrograma dönüştürülmesi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Yanlış uygulanan ön işleme adımları (örneğin test verisinin istatistiklerinin eğitim verisine sızdırılması) model performansını yanıltıcı kılabilir.
Çalışma mantığı: Eksik verilerin doldurulması veya silinmesi, aykırı değerlerin (outlier) tespiti ve temizlenmesi, metin verilerinin küçük harfe çevrilip köklerine ayrılması (tokenizasyon/stemming), kategorik verilerin sayısallaştırılması (One-Hot Encoding) ve sayısal değerlerin ölçeklenmesi (Scaling/Normalization) aşamalarını içerir.
Kullanım alanları: Tablosal veri analizi, doğal dil işlemede metin temizleme, görüntü işlemede piksellerin 0-1 aralığına çekilmesi ve ses verilerinin spektrograma dönüştürülmesi.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Yanlış uygulanan ön işleme adımları (örneğin test verisinin istatistiklerinin eğitim verisine sızdırılması) model performansını yanıltıcı kılabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaHam veri setinin analitik ve algoritmik modellemeye uygun hale getirilmesi amacıyla uygulanan veri temizleme, entegrasyon, dönüştürme, boyut indirgeme ve normalizasyon tekniklerinin bütünüdür.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir müşteri anket verisindeki boş yaş sütunlarının ortalama değerle doldurulması, cinsiyet sütununun 0 ve 1 olarak kodlanması ve gelir sütununun standartlaştırılması bir veri ön işleme sürecidir.