Data Preprocessing for LLM

**Veri Ön İşleme için LLM’lar: Bir Başlangıç**

Giriş

Artık günümüzde, derin öğrenme teknolojisine (Deep Learning) dayalı modellerin geliştirilmesinde kullanılan büyük miktarda verinin işlenmesi gerekiyor. Bu büyük verilerden elde edeceğimiz çıkarımlar ve bulguların doğru bir şekilde yorumlanması için ise bu verileri temizleyip formatlandırmamız gerekli. İşte burada veri ön işleme (Data Preprocessing) devreye giriyor.

Veri Ön İşleme: Neden Önemlidir?

– **Veri Kalitesi**: Veriler sırasında hata ve eksikliklerin önüne geçer.
– **Modellerin Performansı**: Model performansı, verilerin temizliği ile direkt orantılıdır.
– **Sürdürülebilirlik**: Geliştirilen modelin uzun vadeli kullanılabilirliğini sağlar.

**Hesaplamalar**

Veri ön işlemede kullanılan teknikler arasında:

### **1. Veri Temizleme (Data Cleaning)**

– **Eksik Değere Kavramı**: Eksik değerler, özellikle kategorik değişkenlerde problem oluşturabilir.
– **İstatistiksel Yöntemler**: Her bir değişkende eksik değerin sıklığına göre %0 ile %100 arasında bir oranı vererek verilerin yeniden düzenlenebilir.

### **2. Kategorik Değişkenlerin İşlenmesi (Categorical Variable Handling)**

– **Labellization**: Birden fazla kategoriyi tek bir kategoriye dönüştürmek için kullanılır.
– **Örnek:** Bir ürünün fiyatını etkileyen etmenleri analiz ederken, “ürünün marka” veya “ürünün modeli” gibi birçok kategori oluşturulabilir.

### **3. Sayısal Değişkenlerin İşlenmesi (Numerical Variable Handling)**

– **Scale Transformations**: Veriler arasındaki skala farklılığından kaynaklı olan hataları gidermek için kullanılır.
– **Örnek:** Bir modelin verilerini optimize ederken, bir değişkenin ölçeklendirilmesi gerekebilir.

### **4. Normalizasyon ve Standartizasyon**

– **Normalizasyon**: Verileri 0 ile 1 arasında normalize etmek.
– **Örnek:** Bir ürünün fiyatını etkileyen etmenleri analiz ederken, fiyatın normalleştirilmesi gerekebilir.

– **Standartizasyon**: Verileri ortalaması ve standart sapması temel alınarak normalize etmek.
– **Örnek:** Bir modelin verilerini optimize ederken, bir değişkenin standardize edilmesi gerekebilir.

**Sonuçlar**

Veri ön işleme, LLM’ların verilerin temizlenmesiyle doğru bir şekilde çalışmasını sağlar. Bu makalede bahsedilen teknikler, veri bilimcilerinin verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur.