اکتساب داده در یادگیری ماشینی چیست؟

برای درک، معنا بخشیدن، انجام هر گونه تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها، لازم است ابتدا با آشکارترین و ضروری‌ترین مؤلفه شروع کنیم. بدون داده، علم داده غیرممکن است. اما آیا روش مورد استفاده برای جمع‌آوری داده‌ها را درک می‌کنیم؟

اکتساب داده (DAQ) چیست؟

اکتساب داده فرآیند اندازه‌گیری وقایع فیزیکی دنیای واقعی با استفاده از سیگنال‌ها و دیجیتالی کردن آنها است تا کامپیوتر و نرم‌افزار آنها را تغییر دهند.

اکتساب داده در یادگیری ماشینی چیست؟

برای ذخیره، پاکسازی، پیش‌پردازش و استفاده از داده‌ها برای مکانیسم‌های دیگر، ابتدا باید داده‌ها از منابع مربوطه بدست آیند. این یک فرآیند مکان‌یابی داده‌های تجاری مربوطه، قالب‌بندی اطلاعات در فرم تجاری ضروری و بارگذاری داده‌ها در سیستم مشخص شده است.

بدون داده‌های با کیفیت بالا و پاکسازی داده‌ها، حتی بهترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نیز به درستی کار نمی‌کنند. علاوه براین، به دلیل اینکه برخلاف یادگیری ماشینی، تکنیک‌های یادگیری عمیق به‌طور خودکار ویژگی‌ها را تولید می‌کنند، به حجم عظیمی از داده نیاز دارند. در غیر این صورت، زباله‌ها وارد و خارج می‌شوند. در نتیجه، جمع‌آوری داده‌ها یک جزء حیاتی است.

اجزای سیستم جمع آوری داده‌ها

سه بخش اساسی هر سیستم اکتساب داده عبارتند از: سنسور، تهویه سیگنال و مبدل آنالوگ به دیجیتال (ADC).

سنسور

ابزاری که از آن به عنوان مبدل نیز یاد می‌شود یک سنسور است. این سیگنالی است که به تبدیل شرایط لحظه‌ای، مانند دما یا رطوبت، به سیگنال الکتریکی که می‌تواند توسط رایانه محاسبه و ارزیابی شود، کمک می‌کند.

تهویه سیگنال

قبل از تبدیل شدن به اطلاعات دیجیتال، یک تنظیم کننده سیگنال، سیگنال‌های آنالوگ را که سنسور تشخیص داده است بررسی می‌کند. سیگنال را می‌توان تنظیم، جداسازی، فیلتر یا افزایش داد.

مبدل آنالوگ به دیجیتال (ADC)

مبدل سیگنال آنالوگ به دیجیتال مهم‌ترین جزء فرآیند اکتساب داده است. این یک ریزپردازنده است که سیگنال محافظت شده از واقعیت را به داده‌هایی تبدیل می‌کند که پردازنده می‌تواند رمزگشایی کند. یک کامپیوتر برای انتقال داده‌های جمع‌آوری شده برای تجزیه و تحلیل اضافی استفاده می‌شود.

سیستم DAQ چه چیزی را اندازه گیری می کند؟

هدف اصلی سیستم‌های جمع‌آوری داده اندازه‌گیری رخدادهای فیزیکی است مانند:

• درجه حرارت
• ولتاژ
• جریان
• کشش و فشار
• شوک و لرزش
• RPM، زاویه، و رویدادهای گسسته
• فاصله و جابجایی
• وزن

اهداف اکتساب داده ها

• داده‌های جمع‌آوری‌شده را می‌توان برای افزایش اثربخشی، اطمینان از قابلیت اطمینان یا عملکرد ایمن و ایمنی ماشین‌آلات مورد استفاده قرار داد.

• اندازه‌گیری و نمایش داده‌ها را می‌توان با یک سیستم جمع‌آوری داده در زمان واقعی به سرعت انجام داد.

• سیستم جمع آوری داده‌ها به طور خودکار داده‌هایی را که جمع‌آوری کرده است پردازش می‌کند. در نتیجه این کار، اشتباه و جابجایی انسان را از بین می‌برد و احتمال خطا را کاهش می‌دهد.

• بدون استفاده از انواع دیگر برنامه‌ها، سیستم جمع‌آوری داده اطمینان حاصل می‌کند که داده‌های دریافتی دقیق و کامل هستند.

گزینه های اکتساب داده

ثبت اطلاعات

ثبت داده‌ها روشی است که توسط آن داده‌های جمع‌آوری شده مستند می‌شود. ، این داده‌ها در یک دوره زمانی مشخص جمع‌آوری می‌شوند.

دستگاه های جمع‌آوری داده‌ها

به دلیل تطبیق‌پذیری و کاربرد آنها در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، دستگاه‌های جمع‌آوری داده‌ها یک انتخاب محبوب هستند. سیستم‌های DAQ با دستگاه‌های جمع‌آوری داده پیچیده‌تر از سیستم‌های ضبط داده هستند.

دستگاه های جمع‌آوری داده‌های مدولار

سیستم‌های جمع‌آوری داده‌های مدولار برای سیستم‌های پیچیده‌ای ساخته شده‌اند که نیاز به یکپارچه‌سازی و همگام‌سازی طیف گسترده‌ای از حسگرها و همچنین دستگاه‌هایی با تعداد کانال بالا و کانال‌های ورودی متعدد دارند.

اهمیت سیستم های جمع‌آوری داده‌ها

چه متوجه شوید یا نه، جمع‌آوری داده‌ها در صنایع مختلف، از جمله تعمیر و نگهداری صنعتی، مهندسی عمران و تحقیقات علوم زیستی ضروری است. می‌توانید وارد هر کارخانه فولاد، خدمات عمومی یا مرکز تحقیقاتی در سطح جهان شوید و تجهیزات جمع‌آوری داده‌ها را پیدا کنید که بی‌صدا بر یک پارامتر خاص نظارت می‌کنند.

اطلاعات جمع‌آوری‌شده را می‌توان برای افزایش بهره‌وری، تضمین قابلیت اطمینان یا اطمینان از عملکرد ایمن تجهیزات مورد استفاده قرار داد. بازیابی داده‌های ضبط شده به شناسایی مناطق مشکل کمک می‌کند و تأیید می‌کند که سیستم مورد آزمایش مطابق برنامه‌ریزی عمل می‌کند. سیستم‌هایی برای جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ فوراً اندازه‌گیری‌ها را ایجاد و نشان می‌دهند.

فرآیند اندازه گیری

سیگنال‌های دنیای واقعی در حین جمع‌آوری داده‌ها به قلمرو دیجیتال ترجمه می‌شوند تا نمایش، ذخیره و تجزیه و تحلیل شوند. پدیده‌های واقعی قبل از اینکه به حوزه دیجیتال منتقل شوند، ابتدا باید در حوزه آنالوگ یا دنیای فیزیکی که در آن زندگی می‌کنیم اندازه‌گیری شوند. در این روش از تعداد زیادی سنسور و مدارهای تهویه سیگنال استفاده می‌شود.

ابزارهای جمع آوری داده ها

انبارهای داده و ETL

ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری)، رویه‌ای است که در انبار داده‌ها استفاده می‌شود. در طی این روش، داده ها از چندین سیستم منبع داده استخراج، در ناحیه مرحله‌بندی تبدیل و در سیستم انبار داده بارگذاری می‌شوند.

دریاچه های داده و ELT

اگر قرار است از ELT استفاده شود، باید یک Data Lake ساخته شود. داده‌ها معمولاً با استفاده از فایل‌های فیزیکی استخراج می‌شوند، در دریاچه داده‌های شما در فضای ذخیره‌سازی ابری بارگیری می‌شوند و تنها پس از آن داده‌ها تبدیل و پاک می‌شوند.

ارائه دهندگان انبار داده ابری

انبار داده ابری یک پایگاه داده خدمات مدیریت شده است که برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل مقیاس پذیر در یک ابر عمومی آماده شده است.

نتیجه

ضبط داده‌ها برای تجزیه و تحلیل بعدی توسط فناوری‌های جمع‌آوری داده‌ها آسان و کارآمد می‌شود. چون فرآیند جمع‌آوری داده‌ها در حال حاضر خودکار است، سیستم‌های جمع‌آوری داده‌ها نه تنها امنیت آنها را افزایش می‌دهند، بلکه دسترسی کاربر به داده‌ها را افزایش و در عین حال خطاها را کاهش می‌دهند.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.