मेसिन लर्निङ परियोजनामा विशेष प्रारम्भिक कार्यहरू र गतिविधिहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, विशेष गरी मेसिन लर्निङ परियोजनामा संलग्न प्रारम्भिक चरणहरूबारे छलफल गर्दा, एक व्यक्तिले संलग्न हुन सक्ने विभिन्न प्रकारका गतिविधिहरू बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। यी गतिविधिहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास, तालिम र प्रयोग गर्ने मेरुदण्ड बनाउँछन्। , र प्रत्येकले कच्चा डाटालाई कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिमा रूपान्तरण गर्ने प्रक्रियामा एक अद्वितीय उद्देश्य प्रदान गर्दछ। तल यी गतिविधिहरूको विस्तृत सूची छ, मेसिन लर्निङ पाइपलाइन भित्र तिनीहरूको भूमिकाहरू स्पष्ट गर्न व्याख्याहरू सहित।
1. तथ्यांक संकलन: यो कुनै पनि मेसिन लर्निङ परियोजनाको आधारभूत चरण हो। डाटा सङ्कलनले विभिन्न स्रोतहरूबाट कच्चा डाटा सङ्कलन समावेश गर्दछ, जसमा डाटाबेस, वेब स्क्र्यापिङ, सेन्सर डाटा, वा प्रयोगकर्ता-उत्पन्न सामग्री समावेश हुन सक्छ। संकलित डाटाको गुणस्तर र मात्राले मेसिन लर्निङ मोडेलको कार्यसम्पादनमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्छ। उदाहरणका लागि, यदि कसैले घरको मूल्यहरू भविष्यवाणी गर्न मोडेल निर्माण गर्दैछ भने, डेटा रियल इस्टेट सूचीहरू, ऐतिहासिक बिक्री रेकर्डहरू, र आर्थिक सूचकहरूबाट सङ्कलन गर्न सकिन्छ।
2. डाटा तयारी: डाटा सङ्कलन गरिसकेपछि, यो विश्लेषणको लागि तयार हुनुपर्छ। यो चरणमा आवाज र त्रुटिहरू हटाउन डाटा सफा गर्ने, छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्ने, र डाटालाई उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश छ। डाटा तयारीमा फिचर इन्जिनियरिङ पनि समावेश छ, जहाँ मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न अवस्थित डाटाबाट नयाँ सुविधाहरू सिर्जना गरिन्छ। उदाहरणका लागि, ग्राहक लेनदेनको डेटासेटमा, प्रति ग्राहक औसत लेनदेन मूल्य प्रतिनिधित्व गर्ने सुविधा सिर्जना गर्न सक्छ।
3. डाटा अन्वेषण: एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) को रूपमा पनि चिनिन्छ, यो चरणमा ढाँचा, सम्बन्ध र अन्तर्दृष्टिहरू उजागर गर्न डेटाको विश्लेषण समावेश हुन्छ। डाटाको वितरण बुझ्न, विसंगतिहरू पत्ता लगाउन, र सहसंबंधहरू पहिचान गर्न डाटा भिजुअलाइजेशन उपकरणहरू र सांख्यिकीय प्रविधिहरू प्रयोग गरिन्छ। यस गतिविधिले डेटा प्रिप्रोसेसिङ र सुविधा चयनको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्न मद्दत गर्दछ। उदाहरणका लागि, हिस्टोग्राम वा स्क्याटर प्लटहरू प्लट गर्दा डेटा र सम्भावित आउटलियरहरूको वितरण प्रकट गर्न सकिन्छ।
4. मोडेल चयन: यस चरणमा, उपयुक्त मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू हातमा रहेको समस्या र डेटाको प्रकृतिको आधारमा छनोट गरिन्छ। मोडेलको छनोट महत्वपूर्ण छ, किनकि विभिन्न एल्गोरिदमहरूमा विभिन्न शक्ति र कमजोरीहरू छन्। वर्गीकरण समस्याहरूको लागि, कसैले निर्णय रूखहरू, समर्थन भेक्टर मेसिनहरू, वा तंत्रिका नेटवर्कहरू विचार गर्न सक्छ। प्रतिगमन कार्यहरूको लागि, रैखिक प्रतिगमन वा अनियमित वन उपयुक्त हुन सक्छ। मोडेल छनोट प्रक्रियाले प्रायः धेरै मोडेलहरू तुलना गर्ने समावेश गर्दछ जुन डाटासँग मिल्छ।
5. मोडल तालिम: एक पटक एक मोडेल छनोट भएपछि, यो तयार डाटा प्रयोग गरेर तालिम हुनुपर्छ। मोडेल प्रशिक्षणमा भविष्यवाणी गरिएको र वास्तविक परिणामहरू बीचको त्रुटिलाई कम गर्न मोडेल प्यारामिटरहरू समायोजन गर्न समावेश छ। यो सामान्यतया अप्टिमाइजेसन प्रविधिहरू जस्तै ग्रेडियन्ट डिसेन्ट मार्फत हासिल गरिन्छ। प्रशिक्षणको क्रममा, मोडेलले डेटा भित्र ढाँचा र सम्बन्धहरू सिक्छ। उदाहरण को लागी, एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षण मा हानि कार्य को कम गर्न को लागी नेटवर्क को वजन र पूर्वाग्रह को समायोजन शामिल छ।
6. मोडेल मूल्याङ्कन: तालिम पछि, मोडेलको कार्यसम्पादनलाई नदेखेको डाटामा राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्ने सुनिश्चित गर्नको लागि मूल्याङ्कन गरिनुपर्छ। यो छुट्टै प्रमाणीकरण वा परीक्षण डेटासेट प्रयोग गरी गरिन्छ जुन प्रशिक्षणको समयमा प्रयोग गरिएको थिएन। सामान्य मूल्याङ्कन मेट्रिक्समा शुद्धता, परिशुद्धता, सम्झना, वर्गीकरण कार्यहरूको लागि F1-स्कोर, र प्रतिगमन कार्यहरूको लागि वर्ग त्रुटि वा R-वर्ग समावेश हुन्छ। मोडेलको मूल्याङ्कनले ओभरफिटिंग वा अण्डरफिटिंग जस्ता मुद्दाहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्छ, जहाँ मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा धेरै राम्रो प्रदर्शन गर्छ तर नयाँ डेटामा खराब रूपमा, वा क्रमशः डेटामा अन्तर्निहित प्रवृत्तिहरू खिच्न असफल हुन्छ।
7. मोडेल परिनियोजन: अन्तिम चरणमा प्रशिक्षित र मूल्याङ्कन गरिएको मोडेललाई उत्पादन वातावरणमा प्रयोग गर्ने समावेश छ जहाँ यसले नयाँ डाटामा भविष्यवाणी गर्न सक्छ। परिनियोजन विभिन्न तरिकामा गर्न सकिन्छ, जस्तै मोडेललाई वेब अनुप्रयोगमा एकीकृत गर्ने, यसलाई REST API को रूपमा प्रयोग गर्ने, वा मोबाइल एपमा इम्बेड गर्ने। मोडेल समयको साथमा सही रहन सुनिश्चित गर्न निरन्तर निगरानी आवश्यक छ, किनकि वास्तविक-विश्व डाटा परिवर्तन हुन सक्छ, जसले मोडेल बहावलाई नेतृत्व गर्दछ।
यी मुख्य गतिविधिहरू बाहेक, मेसिन लर्निङमा धेरै विशेष कार्यहरू छन् जुन उल्लेख गर्न लायक छन्:
- वर्गीकरण: यो गतिविधिले सिकेका ढाँचाहरूमा आधारित डेटा इनपुट गर्न लेबलहरू तोक्ने समावेश गर्दछ। वर्गीकरण कार्यहरू विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रचलित छन्, जस्तै स्प्याम पत्ता लगाउने, भावना विश्लेषण, र छवि पहिचान। उदाहरणका लागि, स्प्याम पत्ता लगाउने प्रणालीले प्रेषकको ठेगाना, इमेल सामग्री, र मेटाडेटा जस्ता सुविधाहरूमा आधारित इमेलहरूलाई स्प्याम वा स्प्याम होइन भनेर वर्गीकरण गर्छ।
- सन्दर्भ: रिग्रेसन कार्यहरूले इनपुट सुविधाहरूमा आधारित निरन्तर आउटपुट चर भविष्यवाणी समावेश गर्दछ। यो सामान्यतया घरको मूल्य भविष्यवाणी, स्टक बजार प्रवृत्ति, वा बिक्री पूर्वानुमान जस्ता अनुप्रयोगहरूमा प्रयोग गरिन्छ। लक्ष्य भनेको स्वतन्त्र चर र निरन्तर निर्भर चर बीचको सम्बन्धलाई मोडेल गर्नु हो।
- क्लस्टर गर्दै: क्लस्टरिङ एक असुरक्षित सिकाइ प्रविधि हो जुन समान डेटा बिन्दुहरू एकसाथ समूहबद्ध गर्न प्रयोग गरिन्छ। पूर्वनिर्धारित लेबलहरू बिना डेटामा अन्तर्निहित ढाँचा वा संरचनाहरू पत्ता लगाउन यो उपयोगी छ। क्लस्टरिङका अनुप्रयोगहरूमा ग्राहक विभाजन, छवि सङ्कुचन, र विसंगति पत्ता लगाउने समावेश छ। K- मतलब र पदानुक्रमिक क्लस्टरिङ यस कार्यका लागि लोकप्रिय एल्गोरिदमहरू हुन्।
- आयाम घटाउने: यो गतिविधिले डेटासेटमा इनपुट भ्यारीएबल वा सुविधाहरूको सङ्ख्या घटाएर यसको आवश्यक विशेषताहरू सुरक्षित राख्छ। प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट एनालिसिस (PCA) र t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) जस्ता आयाम घटाउने प्रविधिहरू मोडेलहरूलाई सरल बनाउन, गणना समय घटाउन र आयामको श्रापलाई कम गर्न प्रयोग गरिन्छ।
- विसंगति पत्ता लगाउने: विसंगति पत्ता लगाउने डेटामा दुर्लभ वा असामान्य ढाँचाहरू पहिचान गर्ने प्रक्रिया हो जुन अपेक्षित व्यवहारसँग मेल खाँदैन। यो विशेष गरी धोखाधडी पत्ता लगाउन, नेटवर्क सुरक्षा, र त्रुटि पत्ता लगाउन उपयोगी छ। आइसोलेसन फरेस्टहरू र अटोइन्कोडरहरू जस्ता प्रविधिहरू प्रायः विसंगति पत्ता लगाउने कार्यहरूका लागि प्रयोग गरिन्छ।
- सुदृढीकरण अध्ययन: पर्यवेक्षित र असुरक्षित सिकाइको विपरीत, सुदृढीकरण सिकाइले वातावरणसँग अन्तरक्रिया गरेर निर्णयहरूको अनुक्रम बनाउन प्रशिक्षण मोडेलहरू समावेश गर्दछ। मोडेल, वा एजेन्ट, पुरस्कार वा दण्डको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गरेर लक्ष्य हासिल गर्न सिक्छ। सुदृढीकरण शिक्षाका अनुप्रयोगहरूमा खेल खेल्ने, रोबोटिक्स, र स्वायत्त ड्राइभिङ समावेश छ।
- प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (एनएलपी): NLP ले कम्प्यूटर र मानव भाषा बीचको अन्तरक्रियासँग सम्बन्धित गतिविधिहरूको दायरालाई समेट्छ। यसमा पाठ वर्गीकरण, भावना विश्लेषण, भाषा अनुवाद, र नाम गरिएको इकाई पहिचान जस्ता कार्यहरू समावेश छन्। NLP मोडेलहरूले प्राय: टोकनाइजेशन, स्टेमिङ, र BERT वा GPT जस्ता पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मोडेलहरूको प्रयोग जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्।
यी गतिविधिहरूले मेसिन लर्निङसँग काम गर्दा अभ्यासकर्ताहरूले संलग्न हुने कार्यहरूको विविध दायरालाई प्रतिनिधित्व गर्छन्। प्रत्येक गतिविधिलाई प्रभावकारी रूपमा डिजाइन, कार्यान्वयन, र मेसिन लर्निङ समाधानहरू लागू गर्न अन्तर्निहित सिद्धान्तहरू र प्रविधिहरूको गहिरो बुझाइ आवश्यक हुन्छ। यी गतिविधिहरूमा निपुणता हासिल गरेर, जटिल समस्याहरू समाधान गर्न र विभिन्न डोमेनहरूमा नवप्रवर्तन गर्न मेसिन लर्निङको शक्ति प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- दिइएको समस्याको लागि सही एल्गोरिथ्म छनौट गर्ने मापदण्ड के हो?
- यदि कसैले गुगल मोडेल प्रयोग गर्दैछ र आफ्नै उदाहरणमा तालिम दिइरहेको छ भने के गुगलले तालिम डेटाबाट गरिएका सुधारहरू कायम राख्छ?
- तालिम दिनुअघि कुन ML मोडेल प्रयोग गर्ने भनेर कसरी थाहा पाउने?
- रिग्रेसन कार्य भनेको के हो?
- Vertex AI र AutoML तालिकाहरू बीच कसरी संक्रमण गर्न सकिन्छ?
- के R-squared, ARIMA वा GARCH जस्ता अर्थमिति मोडेलहरू प्रयोग गरेर वित्तीय डेटा अपलोड गर्न र तथ्याङ्कीय विश्लेषण र पूर्वानुमान गर्न Kaggle प्रयोग गर्न सम्भव छ?
- के मेसिन लर्निङलाई कोरोनरी मुटु रोगको जोखिमको भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङलाई भर्टेक्स एआईको रूपमा पुन: ब्रान्डिङ गर्दा वास्तविक परिवर्तनहरू के के हुन्?
- मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन मेट्रिक्स के हो?
- रेखीय प्रतिगमन भनेको के हो?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्