هو فرز البيانات ممكن يوثر بالسلب علي تدريب النموذج ؟

بالطبع يؤثر بشكل كبير على تدريب النموذج، وخاصة في تعلم الآلة، فلو تم فرز البيانات بطريقة معينة قبل التدريب،  يؤدي ذلك إلى تحيز النموذج نحو تلك الترتيب.

بمعنى فرز البيانات حسب التاريخ، يصبح النموذج أكثر حساسية للبيانات الأحدث، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة للبيانات القديمة.

وبعض خوارزميات تعلم الآلة حساسة لترتيب البيانات، بالتالي تؤدي بعض خوارزميات التصنيف إلى نتائج مختلفة اعتمادًا على ترتيب البيانات.

وفي حال تم فرز البيانات بشكل مختلف في كل مرة يتم فيها تدريب النموذج، فسيؤدي ذلك إلى تدريب غير متسق، ونتائج غير متوقعة.

إذًا، من المهم فرز البيانات بشكل عشوائي لمنع التحيز، وتقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار، مع التأكد من أن كل مجموعة تمثل البيانات بشكل صحيح.

تمام جدا , بس لو هنتكلم علن التعلم العميق نفس الكلام ده صح