جودة البيانات تؤثر بشكل مباشر على دقة وكفاءة نماذج التعلم العميق. البيانات النظيفة والدقيقة والمتنوعة تُساعد النموذج على التعلّم بشكل صحيح، وتُقلل من الأخطاء والانحرافات. في المقابل، البيانات المليئة بالضوضاء أو الأخطاء أو التحيزات تؤدي إلى نماذج ضعيفة أو غير عادلة. كما أن التوزيع غير المتوازن للبيانات بين الفئات قد يؤدي إلى تحيز النموذج تجاه فئة معينة. لذلك، يُعد تحضير البيانات وتحسين جودتها خطوة حاسمة لضمان تدريب فعّال ونموذج عالي الأداء.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق