डेटा तैयारी मशीन सीखने की प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, क्योंकि यह यह सुनिश्चित करके समय और प्रयास को महत्वपूर्ण रूप से बचा सकती है कि प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा उच्च गुणवत्ता वाला, प्रासंगिक और उचित रूप से प्रारूपित है। इस उत्तर में, हम यह पता लगाएंगे कि डेटा गुणवत्ता, फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल प्रदर्शन पर इसके प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करते हुए डेटा तैयारी इन लाभों को कैसे प्राप्त कर सकती है।
सबसे पहले, डेटा तैयारी लापता मूल्यों, आउटलेर्स और विसंगतियों जैसे विभिन्न मुद्दों को संबोधित करके डेटा गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करती है। लापता मूल्यों को उचित रूप से पहचानकर और संभालकर, जैसे कि प्रतिरूपण तकनीकों के माध्यम से या लापता मूल्यों वाले उदाहरणों को हटाकर, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया गया डेटा पूर्ण और विश्वसनीय है। इसी तरह, आउटलेर्स का पता लगाया और संभाला जा सकता है, या तो उन्हें हटाकर या उन्हें स्वीकार्य सीमा के भीतर लाने के लिए परिवर्तित करके। विरोधाभासी मान या डुप्लिकेट रिकॉर्ड जैसी विसंगतियों को डेटा तैयारी चरण के दौरान भी हल किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटासेट साफ है और विश्लेषण के लिए तैयार है।
दूसरे, डेटा तैयारी प्रभावी फीचर इंजीनियरिंग की अनुमति देती है, जिसमें कच्चे डेटा को सार्थक सुविधाओं में बदलना शामिल है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा किया जा सकता है। इस प्रक्रिया में अक्सर सामान्यीकरण, स्केलिंग और श्रेणीबद्ध चर को एन्कोडिंग जैसी तकनीकें शामिल होती हैं। सामान्यीकरण यह सुनिश्चित करता है कि सुविधाएँ समान पैमाने पर हों, कुछ विशेषताओं को उनके बड़े मूल्यों के कारण सीखने की प्रक्रिया पर हावी होने से रोका जा सके। स्केलिंग को न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग या मानकीकरण जैसी विधियों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, जो एल्गोरिदम की आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए फीचर मानों की सीमा या वितरण को समायोजित करता है। श्रेणीबद्ध चर को एन्कोड करना, जैसे कि टेक्स्ट लेबल को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करना, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को इन चर को प्रभावी ढंग से संसाधित करने में सक्षम बनाता है। डेटा तैयारी के दौरान इन फीचर इंजीनियरिंग कार्यों को निष्पादित करके, हम प्रत्येक मॉडल पुनरावृत्ति के लिए इन चरणों को दोहराने की आवश्यकता से बचकर समय और प्रयास बचा सकते हैं।
इसके अलावा, डेटा तैयारी एक अच्छी तरह से तैयार डेटासेट प्रदान करके बेहतर मॉडल प्रदर्शन में योगदान करती है जो चुने हुए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की आवश्यकताओं और मान्यताओं के साथ संरेखित होती है। उदाहरण के लिए, कुछ एल्गोरिदम मानते हैं कि डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, जबकि अन्य को विशिष्ट डेटा प्रकार या प्रारूप की आवश्यकता हो सकती है। यह सुनिश्चित करके कि डेटा को उचित रूप से रूपांतरित और स्वरूपित किया गया है, हम इन मान्यताओं के उल्लंघन के कारण होने वाली संभावित त्रुटियों या उप-इष्टतम प्रदर्शन से बच सकते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा तैयारी में आयामीता में कमी जैसी तकनीकें शामिल हो सकती हैं, जिसका उद्देश्य सबसे प्रासंगिक जानकारी को बनाए रखते हुए सुविधाओं की संख्या को कम करना है। इससे अधिक कुशल और सटीक मॉडल बन सकते हैं, क्योंकि यह समस्या की जटिलता को कम करता है और ओवरफिटिंग से बचने में मदद करता है।
डेटा तैयारी के माध्यम से बचाए गए समय और प्रयास को दर्शाने के लिए, एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां एक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में लापता मूल्यों, आउटलेयर और असंगत रिकॉर्ड के साथ एक बड़ा डेटासेट शामिल होता है। उचित डेटा तैयारी के बिना, मॉडल विकास प्रक्रिया प्रत्येक पुनरावृत्ति के दौरान इन मुद्दों को संबोधित करने की आवश्यकता से बाधित होगी। डेटा तैयार करने में पहले से समय निवेश करके, इन मुद्दों को एक बार हल किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप एक साफ और अच्छी तरह से तैयार डेटासेट तैयार किया जा सकता है जिसका उपयोग पूरे प्रोजेक्ट में किया जा सकता है। इससे न केवल समय और प्रयास की बचत होती है बल्कि अधिक सुव्यवस्थित और कुशल मॉडल विकास प्रक्रिया भी संभव होती है।
डेटा तैयार करना मशीन सीखने की प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है जो डेटा गुणवत्ता में सुधार, फीचर इंजीनियरिंग की सुविधा और मॉडल प्रदर्शन को बढ़ाकर समय और प्रयास बचा सकता है। लापता मूल्यों, आउटलेर्स और विसंगतियों जैसे मुद्दों को संबोधित करके, डेटा तैयारी यह सुनिश्चित करती है कि प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटासेट विश्वसनीय और साफ है। इसके अतिरिक्त, यह प्रभावी फीचर इंजीनियरिंग की अनुमति देता है, कच्चे डेटा को सार्थक सुविधाओं में परिवर्तित करता है जो चुने हुए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की आवश्यकताओं के साथ संरेखित होते हैं। अंततः, डेटा तैयारी बेहतर मॉडल प्रदर्शन और अधिक कुशल मॉडल विकास प्रक्रिया में योगदान देती है।
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