मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, डेटा तयारीले एउटा मोडेललाई प्रशिक्षण दिने सफलतामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गर्दा, मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनको लागि डाटा तयार गर्नमा धेरै चरणहरू संलग्न हुन्छन्। यी चरणहरूमा डाटा लोडिङ, डाटा क्लिनिङ, डाटा ट्रान्सफर्मेसन, र डाटा विभाजन समावेश छ।
डाटा तयार गर्ने पहिलो चरण भनेको यसलाई पाण्डा डाटाफ्रेममा लोड गर्नु हो। यो फाइलबाट डाटा पढेर वा डाटाबेस क्वेरी गरेर गर्न सकिन्छ। पाण्डाले यस प्रक्रियालाई सहज बनाउन विभिन्न प्रकार्यहरू प्रदान गर्दछ जस्तै `read_csv()`, `read_excel()`, र `read_sql()`। एक पटक डाटा लोड भएपछि, यसलाई ट्याबुलर ढाँचामा भण्डारण गरिन्छ, यसलाई हेरफेर र विश्लेषण गर्न सजिलो बनाउँदछ।
अर्को चरण डेटा सफाई हो, जसमा छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्ने, डुप्लिकेटहरू हटाउने, र आउटलियरहरूसँग व्यवहार गर्ने समावेश छ। हराइरहेको मानहरू मतलब अभियोग वा अगाडि/पछाडि भर्ने प्रविधिहरू प्रयोग गरेर भर्न सकिन्छ। डुप्लिकेटहरू पहिचान गर्न सकिन्छ र `डुप्लिकेट()` र `ड्रप_डुप्लिकेट()` प्रकार्यहरू प्रयोग गरेर हटाउन सकिन्छ। Z-स्कोर वा इन्टरक्वार्टाइल दायरा (IQR) जस्ता सांख्यिकीय विधिहरू प्रयोग गरेर आउटलियरहरू पत्ता लगाउन सकिन्छ र तिनीहरूलाई हटाउन वा तिनीहरूलाई थप उपयुक्त मानमा रूपान्तरण गरेर ह्यान्डल गर्न सकिन्छ।
डाटा सफा गरेपछि, अर्को चरण डाटा रूपान्तरण हो। यसमा वर्गीय चरहरूलाई संख्यात्मक प्रतिनिधित्वमा रूपान्तरण गर्ने, संख्यात्मक चरहरूलाई स्केल गर्ने, र नयाँ सुविधाहरू सिर्जना गर्ने समावेश छ। वर्गीय चरहरूलाई एक-हट इन्कोडिङ वा लेबल इन्कोडिङ जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर रूपान्तरण गर्न सकिन्छ। संख्यात्मक चरहरू मानकीकरण वा सामान्यीकरण जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गरेर मापन गर्न सकिन्छ। अवस्थित सुविधाहरू संयोजन गरेर वा तिनीहरूमा गणितीय कार्यहरू लागू गरेर नयाँ सुविधाहरू सिर्जना गर्न सकिन्छ।
अन्तमा, डाटालाई प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्न आवश्यक छ। यो नदेखेको डाटामा प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न गरिन्छ। Pandas मा `train_test_split()` प्रकार्यलाई निर्दिष्ट अनुपातमा आधारित तालिम र परीक्षण सेटहरूमा डेटालाई अनियमित रूपमा विभाजन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि डाटा एक तरीकाले विभाजित गरिएको छ जसले लक्ष्य चरको वितरणलाई सुरक्षित गर्दछ।
संक्षेपमा भन्नुपर्दा, पाण्डा लाइब्रेरी प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिन डाटा तयार गर्ने चरणहरूमा डाटा लोडिङ, डाटा क्लिनिङ, डाटा ट्रान्सफर्मेसन, र डाटा विभाजन समावेश छ। मोडेललाई तालिम दिन र विश्वसनीय नतिजाहरू प्राप्त गर्नका लागि डाटा उपयुक्त ढाँचामा छ भनी सुनिश्चित गर्न यी चरणहरू आवश्यक छन्।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
- के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
- के Tensorflow लाई प्रशिक्षण र गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNNs) को अनुमान को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्