مقدمه مفهومی درباره واژه پیش پردازی یا Preprocessing مرحله ای اساسی در پردازش داده ها است که هدف آن بهبود کیفیت داده های ورودی و آماده سازی آن ها برای مراحل بعدی پردازش است. این مفهوم در حوزه های مختلفی مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، داده کاوی و یادگیری ماشین کاربرد گسترده ای دارد. پیش پردازی معمولاً شامل مراحلی مانند پاکسازی داده ها، تبدیل فرمت ها، نرمال سازی مقادیر، حذف نویز و استخراج ویژگی ها می شود. در پردازش تصویر، پیش پردازی می تواند شامل تغییر اندازه، بهبود کنتراست یا حذف نویز باشد. در پردازش متن، پیش پردازی معمولاً شامل توکن سازی، حذف stop words و ریشه یابی است. انجام صحیح پیش پردازی می تواند دقت و کارایی الگوریتم های پردازش داده را به طور قابل توجهی افزایش دهد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در پردازش تصویر، پیش پردازی برای بهبود کیفیت تصاویر قبل از تحلیل استفاده می شود. در پردازش زبان طبیعی، پیش پردازی متن را برای تحلیل آماده می کند. در داده کاوی، پیش پردازی داده ها را برای کشف الگوها آماده می سازد. در یادگیری ماشین، پیش پردازی کیفیت داده های آموزشی را بهبود می بخشد. در پردازش سیگنال، پیش پردازی شامل فیلتر کردن و تقویت سیگنال است. در سیستم های تشخیص گفتار، پیش پردازی صوت را برای تشخیص بهتر آماده می کند. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در تشخیص چهره، پیش پردازی شامل تشخیص و تراز کردن چهره در تصویر است. در تحلیل احساسات، پیش پردازی متن شامل حذف کاراکترهای خاص و یکدست سازی متن است. در سیستم های توصیه گر، پیش پردازی شامل نرمال سازی مقادیر رتبه بندی کاربران است. در پزشکی دیجیتال، پیش پردازی تصاویر MRI کیفیت تشخیص را بهبود می بخشد. در بانکداری، پیش پردازی تراکنش ها برای تشخیص تقلب استفاده می شود. در اینترنت اشیا، پیش پردازی داده های سنسورها قبل از ارسال به سرور انجام می شود. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های پردازش داده، پیش پردازی به عنوان لایه اولیه pipeline پردازش عمل می کند. در سیستم های بلادرنگ، پیش پردازی سریع برای پاسخگویی به موقع ضروری است. در معماری های مبتنی بر میکروسرویس، سرویس های مجزایی برای پیش پردازی طراحی می شوند. در سیستم های توزیع شده، پیش پردازی می تواند در لبه شبکه انجام شود. در چارچوب های یادگیری عمیق، لایه های پیش پردازی به صورت داخلی تعبیه شده اند. در سیستم های ابری، سرویس های مدیریت داده قابلیت های پیش پردازی را ارائه می دهند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم پیش پردازی به اولین سیستم های پردازش داده در دهه 1960 بازمی گردد. در دهه 1970، پیش پردازی در پردازش تصویر دیجیتال اهمیت یافت. در دهه 1980، ابزارهای تخصصی برای پیش پردازی داده توسعه یافتند. در دهه 1990، پیش پردازی به عنوان بخشی از فرآیند کشف دانش در پایگاه داده (KDD) تعریف شد. در دهه 2000، کتابخانه های پیش پردازی برای زبان های برنامه نویسی ایجاد شدند. در سال های اخیر، پیش پردازی هوشمند با استفاده از یادگیری ماشین توسعه یافته است. تفکیک آن از واژگان مشابه پیش پردازی نباید با پیش ویرایش (pre-editing) که بیشتر به اصلاح دستی داده اشاره دارد اشتباه گرفته شود. همچنین با پیش پردازنده (preprocessor) که یک ابزار خاص است تفاوت دارد. پیش پردازی با پاکسازی داده (data cleaning) که فقط بخشی از آن است متفاوت است. در برخی موارد ممکن است با استخراج ویژگی (feature extraction) اشتباه گرفته شود که مرحله بعدی محسوب می شود. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در پایتون، کتابخانه هایی مانند OpenCV برای پیش پردازی تصاویر استفاده می شوند. در R، بسته هایی مانند tm برای پیش پردازی متن کاربرد دارند. در MATLAB، توابع داخلی برای پیش پردازی سیگنال وجود دارد. در جاوا، کتابخانه Weka ابزارهای پیش پردازی داده ارائه می دهد. در SQL، توابعی برای پیش پردازی داده قبل از ذخیره سازی وجود دارد. در TensorFlow، لایه های پیش پردازی به صورت توکار تعبیه شده اند. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک چالش رایج، تعیین میزان و نوع پیش پردازی مورد نیاز برای هر کاربرد خاص است. برخی ممکن است فکر کنند پیش پردازی همیشه کیفیت را بهبود می بخشد، در حالی که ممکن است اطلاعات مهمی را از بین ببرد. در سیستم های بلادرنگ، پیش پردازی پیچیده می تواند باعث تأخیر شود. یک سوءبرداشت رایج این است که پیش پردازی فقط برای داده های با کیفیت پایین لازم است. اتوماسیون کامل پیش پردازی برای داده های پیچیده چالش بزرگی است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی پیش پردازی مرحله ای حیاتی در پردازش داده ها است که تأثیر مستقیمی بر نتایج نهایی دارد. در مستندات فنی، توصیه می شود مراحل و روش های پیش پردازی به وضوح شرح داده شوند. برای پروژه های داده محور، تخصیص زمان و منابع کافی به پیش پردازی ضروری است. در آموزش، تأکید بر اهمیت پیش پردازی می تواند از مشکلات بعدی جلوگیری کند. در طراحی سیستم ها، معماری باید انعطاف پذیری لازم برای تغییر روش های پیش پردازی را داشته باشد.
