🟦نقش داده‌ها در عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار حیاتی و تعیین‌کننده است. داده‌ها به‌عنوان ماده‌ی اولیه‌ای شناخته می‌شوند که الگوریتم‌ها از آن برای یادگیری، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.

🟦کیفیت و کمیت داده‌ها به‌طور مستقیم بر دقت و کارایی مدل‌ها اثر می‌گذارد. اگر داده‌ها ناقص، نامتوازن یا دارای نویز باشند، مدل‌ها ممکن است به‌درستی آموزش نبینند و دچار خطا شوند.

🟦داده‌های متنوع و غنی به مدل کمک می‌کنند تا الگوهای پنهان و پیچیده را بهتر کشف کند. همچنین، داده‌های برچسب‌خورده در یادگیری نظارت‌شده بسیار مهم هستند، زیرا مدل باید بداند که ورودی‌ها به چه خروجی‌هایی منتهی می‌شوند.

🟦در مقابل، در یادگیری بدون نظارت، مدل به کشف ساختارها یا خوشه‌های طبیعی در داده‌ها می‌پردازد.

🟦علاوه بر این، حجم زیاد داده می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند، اما تنها در صورتی که داده‌ها نماینده‌ی خوبی از کل مسئله باشند. پیش‌پردازش داده‌ها، پاک‌سازی، نرمال‌سازی و انتخاب ویژگی‌ها نیز از مراحل مهمی هستند که تاثیر مستقیمی بر عملکرد الگوریتم‌ها دارند.

🟦در نهایت، می‌توان گفت که الگوریتم‌ها بدون داده‌ها هیچ کاربردی ندارند. داده‌های باکیفیت، الگوریتم‌های قوی را به نتایج دقیق و قابل اطمینان هدایت می‌کنند و نقش ستون فقرات سیستم‌های هوشمند را ایفا می‌نمایند.