प्रशिक्षण अघि डाटा कसरी तयार र सफा गर्ने?

मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विशेष गरी Google क्लाउड मेसिन लर्निङ जस्ता प्लेटफर्महरूसँग काम गर्दा, डेटा तयार गर्ने र सफा गर्ने महत्त्वपूर्ण कदम हो जसले तपाईंले विकास गर्ने मोडेलहरूको प्रदर्शन र शुद्धतालाई प्रत्यक्ष रूपमा असर गर्छ। यस प्रक्रियामा धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन्, प्रत्येक प्रशिक्षणको लागि प्रयोग गरिएको डाटा उच्च गुणस्तरको, सान्दर्भिक र इच्छित मेसिन लर्निङ कार्यको लागि उपयुक्त छ भनी सुनिश्चित गर्न डिजाइन गरिएको हो। मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनु अघि डाटा तयार गर्ने र सफा गर्ने कार्यमा संलग्न व्यापक चरणहरू विचार गरौं।

डाटा तयारी र सफाई को महत्व बुझ्दै

डाटा तयारी र सफाई मेसिन लर्निंग पाइपलाइनमा आधारभूत चरणहरू हुन्। तपाईंको डाटाको गुणस्तरले तपाईंको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादनमा उल्लेखनीय प्रभाव पार्न सक्छ। खराब रूपमा तयार गरिएको डाटाले गलत मोडेलहरू निम्त्याउन सक्छ, जबकि राम्रोसँग तयार गरिएको डाटाले मोडेलको शुद्धता बढाउन, प्रशिक्षण समय घटाउन, र परिणामहरूको व्याख्याता सुधार गर्न सक्छ। डाटा तयारी र सफाई को प्रक्रिया पुनरावृत्ति हो र मोडेल विकास जीवनचक्र मा धेरै पटक पुन: भ्रमण आवश्यक हुन सक्छ।

डाटा तयारी र सफाई मा चरणहरू

1. डाटा सङ्कलन र एकीकरण

डाटा तयारीको प्रारम्भिक चरण भनेको विभिन्न स्रोतहरूबाट डाटा सङ्कलन गर्नु हो। यसमा डाटाबेसहरू, स्प्रेडसिटहरू, APIs, वेब स्क्र्यापि,, IoT उपकरणहरू, र थप समावेश हुन सक्छ। एकपटक सङ्कलन गरेपछि, डाटालाई एकल डाटासेटमा एकीकृत गर्नुपर्छ। एकीकरणको क्रममा, विभिन्न स्रोतहरूबाट प्राप्त डाटा उपयुक्त र सुसंगत छ भनी सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यसमा फरक डेटा ढाँचा, मापनको एकाइहरू, र डेटा प्रकारहरू जस्ता समस्याहरू समाधान गर्न समावेश हुन सक्छ।

उदाहरण: मान्नुहोस् कि तपाईले बिक्री, समर्थन, र मार्केटिङ जस्ता धेरै विभागहरूबाट डेटा प्रयोग गरेर ग्राहक मन्थनको लागि भविष्यवाणी गर्ने मोडेल निर्माण गर्दै हुनुहुन्छ। तपाईंले यी डेटासेटहरूलाई ग्राहकको यात्राको समग्र दृष्टिकोणलाई प्रतिनिधित्व गर्ने एकजुट डेटासेटमा मर्ज गर्न आवश्यक छ।

2. डाटा सफाई

डाटा क्लिनिङले डाटासेटमा भएका त्रुटिहरू र विसंगतिहरूलाई पहिचान गरी सच्याउन समावेश गर्दछ। यो चरण डाटाको शुद्धता र विश्वसनीयता सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ। डाटा सफा गर्ने कार्यहरू समावेश छन्:

- छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्दै: हराएको डाटा विभिन्न कारणले हुन सक्छ जस्तै डाटा प्रविष्टि त्रुटिहरू, उपकरण खराबी, वा डाटा भ्रष्टाचार। छुटेका मानहरू ह्यान्डल गर्नका लागि सामान्य रणनीतिहरू समावेश छन्:
- मेटाउने: छुटेका मानहरूसँग रेकर्डहरू हटाउँदै यदि तिनीहरू थोरै छन् र डेटासेटमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्दैनन्।
- प्रतिष्ठान: माध्य, मध्य, वा मोड जस्ता सांख्यिकीय विधिहरू प्रयोग गरी छुटेका मानहरू भर्दै, वा K- निकटतम छिमेकीहरू वा रिग्रेसन इम्प्युटेसन जस्ता थप परिष्कृत प्रविधिहरू प्रयोग गर्दै।

- डुप्लिकेटहरू हटाउँदै: डुप्लिकेट रेकर्डहरूले विश्लेषण गर्न सक्छ र पहिचान गरी हटाउनु पर्छ। यो डेटासेटहरूमा विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ जहाँ प्रत्येक रेकर्डले एक अद्वितीय इकाई प्रतिनिधित्व गर्नुपर्छ।

- विसंगतिहरू सच्याउँदै: यसमा मिति ढाँचाहरू, वर्गीकृत लेबलहरू, वा पाठ केस जस्ता समान हुनुपर्छ भन्ने डेटा प्रविष्टिहरू मानकीकरण समावेश गर्दछ।

उदाहरण: ग्राहक जानकारी भएको डेटासेटमा, तपाईंले 'उमेर' स्तम्भमा हराइरहेको मानहरू सामना गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईंले वितरण कायम राख्न डेटासेटको औसत उमेरसँग यी छुटेका मानहरू भर्न रोज्न सक्नुहुन्छ।

3. डाटा परिवर्तन

डाटा रूपान्तरणले डाटालाई विश्लेषण र मोडलिङका लागि उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश गर्दछ। यो चरण समावेश हुन सक्छ:

- सामान्यीकरण र मानकीकरण: यी प्रविधिहरू संख्यात्मक विशेषताहरूलाई साझा दायरा वा वितरणमा मापन गर्न प्रयोग गरिन्छ, जुन विशेष रूपमा सपोर्ट भेक्टर मेसिनहरू वा K-Means क्लस्टरिङ जस्ता विशेषता स्केलिङका लागि संवेदनशील एल्गोरिदमहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ।

- सामान्यीकरण: न्यूनतम-अधिकतम स्केलिंग प्रयोग गरेर [०, १] को दायरामा सुविधाहरू पुन: स्केल गर्दै।
- मानककरण: ० को माध्य र १ को मानक विचलन हुन सुविधाहरू रूपान्तरण गर्दै।

- इन्कोडिङ वर्गीय चर: मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमलाई संख्यात्मक इनपुट चाहिन्छ। तसर्थ, वर्गीय चरहरूलाई संख्यात्मक मानहरूमा रूपान्तरण गर्नुपर्छ। प्रविधिहरू समावेश छन्:
- लेबल इन्कोडिङ: प्रत्येक कोटिमा एक अद्वितीय पूर्णाङ्क असाइन गर्दै।
- एक-तातो एन्कोडिङ: प्रत्येक श्रेणीको लागि बाइनरी स्तम्भहरू सिर्जना गर्दै, जुन कोटिहरू बीच कुनै सामान्य सम्बन्ध नभएको बेलामा राम्रो हुन्छ।

- फिचर ईन्जिनियरिंग: मोडेलको कार्यसम्पादन सुधार गर्न नयाँ सुविधाहरू सिर्जना गर्ने वा अवस्थितहरूलाई परिमार्जन गर्ने। यसमा समावेश हुन सक्छ:
- बहुपद विशेषताहरू: विद्यमान सुविधाहरूबाट अन्तरक्रिया सर्तहरू वा बहुपद सर्तहरू उत्पन्न गर्दै।
- बिनिंग: निरन्तर चरहरूलाई बिनहरूमा समूहबद्ध गरेर वर्गीकृतमा रूपान्तरण गर्दै।

उदाहरण: वर्गीय डेटा भएको 'शहर' स्तम्भ भएको डेटासेटमा, तपाईंले प्रत्येक शहरको लागि बाइनरी स्तम्भहरू सिर्जना गर्न एक-हट इन्कोडिङ प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ, मोडेललाई संख्यात्मक इनपुटहरूको रूपमा व्याख्या गर्न अनुमति दिँदै।

4. डाटा कटौती

डाटा घटाउने प्रविधिहरू यसको अखण्डता कायम राख्दै डाटाको मात्रा कम गर्न प्रयोग गरिन्छ। यसले कम्प्युटेसनल दक्षता र मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न सक्छ। विधिहरू समावेश छन्:

- आयाम घटाउने: प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट एनालिसिस (PCA) वा t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) जस्ता प्रविधिहरू डेटामा भिन्नता वा संरचनालाई सुरक्षित राख्दा सुविधाहरूको संख्या घटाउन प्रयोग गरिन्छ।
- सुविधा चयन: सांख्यिकीय परीक्षण, सहसम्बन्ध विश्लेषण, वा मोडेल-आधारित महत्त्व उपायहरूमा आधारित मात्र सबैभन्दा सान्दर्भिक सुविधाहरू पहिचान र कायम राख्ने।

उदाहरण: यदि डेटासेटमा 100 सुविधाहरू छन् भने, PCA लाई प्रिन्सिपल कम्पोनेन्टहरूको सानो सेटमा कम गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जसले बहुसंख्यक भिन्नताहरू कब्जा गर्दछ, यसरी जानकारीको महत्त्वपूर्ण हानि बिना मोडेललाई सरल बनाउँछ।

5. डाटा विभाजन

मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिनु अघि, डेटालाई प्रशिक्षण, प्रमाणीकरण र परीक्षणका लागि छुट्टाछुट्टै सेटमा विभाजन गर्न आवश्यक छ। यसले मोडेलको कार्यसम्पादनलाई नदेखेको डाटामा मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ, ओभरफिटिंगको जोखिम कम गर्ने सुनिश्चित गर्दछ।

- प्रशिक्षण सेट: मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिएको डेटाको अंश।
- प्रमाणीकरण सेट: मोडेल प्यारामिटरहरू ट्युन गर्न र मोडेल वास्तुकलाको बारेमा निर्णयहरू गर्न प्रयोग गरिने एउटा छुट्टै उपसेट।
- परीक्षण सेट: प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण पछि मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिने अन्तिम उपसेट।

एउटा सामान्य अभ्यास भनेको 70-15-15 विभाजन प्रयोग गर्नु हो, तर यो डेटासेटको आकार र परियोजनाको विशिष्ट आवश्यकताहरूको आधारमा फरक हुन सक्छ।

6. डाटा वृद्धि

निश्चित प्रकारका डेटाका लागि, विशेष गरी छविहरू र पाठहरूका लागि, डेटा वृद्धिलाई कृत्रिम रूपमा अवस्थित डेटाको परिमार्जित संस्करणहरू सिर्जना गरेर प्रशिक्षण डेटासेटको आकार बढाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले मोडेल बलियोपन र सामान्यीकरण सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ। प्रविधिहरू समावेश छन्:

- छवि वृद्धि: नयाँ प्रशिक्षण नमूनाहरू सिर्जना गर्न रोटेशन, स्केलिंग, फ्लिपिङ, र रङ समायोजन जस्ता रूपान्तरणहरू लागू गर्दै।
- पाठ वृद्धि: नयाँ पाठ्य डेटा उत्पन्न गर्न समानार्थी प्रतिस्थापन, अनियमित सम्मिलन, वा ब्याक ट्रान्सलेसन जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्दै।

उदाहरण: छवि वर्गीकरण कार्यमा, तपाईँले अधिक विविध प्रशिक्षण सेट सिर्जना गर्न छविहरूमा अनियमित घुमाउने र फ्लिपहरू लागू गर्न सक्नुहुन्छ, मोडेललाई नदेखेको डेटालाई राम्रोसँग सामान्य बनाउन मद्दत गर्दछ।

डाटा तयारी र सफाईको लागि उपकरण र प्लेटफर्महरू

गुगल क्लाउडले धेरै उपकरण र सेवाहरू प्रदान गर्दछ जसले डेटा तयारी र सफाईलाई सुविधा दिन्छ:

- गुगल क्लाउड डाटाप्रेप: अन्वेषण, सफाई, र विश्लेषणको लागि डेटा तयारीको लागि दृश्य उपकरण। यसले डाटा तयारी प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित गर्न सहज इन्टरफेस र स्वचालित सुझावहरू प्रदान गर्दछ।

- बिगक्वेरी: पूर्ण रूपमा व्यवस्थित, सर्भरलेस डाटा गोदाम जसले ठूला डाटासेटहरूमा छिटो SQL प्रश्नहरू गर्न अनुमति दिन्छ। यसलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा फिड गर्नु अघि डेटालाई प्रिप्रोसेस गर्न र सफा गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

- क्लाउड डाटाल्याब: डेटा अन्वेषण, विश्लेषण, र भिजुअलाइजेसनको लागि एक अन्तरक्रियात्मक उपकरण, जुन पाइथन र SQL प्रयोग गरेर डेटा तयार गर्न र सफा गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

- क्लाउड डाटाफ्लो: स्ट्रिम र ब्याच डेटा प्रशोधनको लागि पूर्ण रूपमा व्यवस्थित सेवा, जुन जटिल डेटा तयारी पाइपलाइनहरू निर्माण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

डेटा तयार गर्ने र सफा गर्ने प्रक्रिया मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहको एक महत्वपूर्ण भाग हो। यसले डेटा सङ्कलन, सफाई, रूपान्तरण, कटौती, विभाजन, र वृद्धि सहित धेरै चरणहरू समावेश गर्दछ। डेटा उच्च गुणस्तरको र बलियो र सटीक मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि उपयुक्त छ भनी सुनिश्चित गर्न प्रत्येक चरणमा सावधानीपूर्वक विचार र उपयुक्त प्रविधिहरूको प्रयोग आवश्यक हुन्छ। गुगल क्लाउडद्वारा प्रस्ताव गरिएका उपकरणहरू र प्लेटफर्महरू प्रयोग गरेर, डेटा वैज्ञानिकहरू र मेसिन लर्निङ इन्जिनियरहरूले यस प्रक्रियालाई स्ट्रिमलाइन र अप्टिमाइज गर्न सक्छन्, अन्ततः थप प्रभावकारी र प्रभावकारी मोडेल विकासको लागि नेतृत्व गर्दछ।

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

थप प्रश्न र उत्तरहरू:

• क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
• कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
• पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
• विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)