Veri kümesi madenciliği ve ön işleme adımları, büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgileri ayıklamak için kullanılan kritik süreçlerdir. Bu işlemler, ham veri setlerini daha kolay analiz edilebilir ve işlenebilir hale getirmek için gerekli olan verilerin izole edilmesini içerir. Veri kümesi madenciliği, istatistik, bilgisayar bilimi ve bilgi yönetimi gibi disiplinlerin kesişiminde yer alır ve özellikle veri bilimi ve makine öğrenimi uygulamalarında önemli bir rol oynar. Ön işleme aşamasında, verilerden ilgili ve kullanışlı bilgileri çıkarmak için çeşitli teknikler uygulanır. Bu teknikler arasında veri temizleme, veri dönüşümü, veri azaltma ve veri ayrıştırma yer alır. Örneğin, bir şirketin müşteri davranışlarını analiz etmek amacıyla topladığı büyük bir veri kümesinde, müşteri kimlikleri, satın alma geçmişi ve demografik bilgiler gibi önemli özelliklerin izole edilmesi, analitik süreci daha verimli hale getirir.
ChatGPT gibi ileri seviye yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileri, veri ön işleme adımını kullanarak istemleri daha iyi anlamak ve yanıtlar oluşturmak için bu anlamlı bilgileri ayıklar. Bu bağlamda, veri ön işleme aşaması, metin verisinin temizlenmesi, biçimlendirilmesi ve anlamlandırılması için gerekli olan işlemleri içerir. Kullanıcı tarafından sunulan metin, önce tokenize edilir; yani, cümleler kelimelere, kelimeler ise fonemlere ayrılır. Ardından, bu tokenize edilmiş veriler, duraksama sözcükleri (stop words) gibi analiz için gerekli olmayan bileşenlerden arındırılır ve lemmatizasyon veya kök bulma (stemming) teknikleri uygulanarak kelimelerin kök halleri belirlenir. Örneğin, koşuyor ve koşmak gibi kelimeler, koş köküne indirgenebilir. Bu süreçler sayesinde, ChatGPT istemleri daha iyi anlayarak, kullanıcıya daha doğru ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar üretebilir. Zengin veri ön işleme teknikleri, modelin performansını artırarak, daha etkili bilgi çıkarımı ve analitik sonuçlar elde edilmesini sağlar.