د معلوماتو چمتو کول د ماشین زده کړې په پروسه کې مهم رول لوبوي، ځکه چې دا کولی شي د پام وړ وخت او هڅې خوندي کړي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې د روزنې ماډلونو لپاره کارول شوي ډاټا د لوړ کیفیت، اړونده، او په سمه توګه بڼه شوي. پدې ځواب کې، موږ به وڅیړو چې څنګه د ډیټا چمتو کول کولی شي دا ګټې ترلاسه کړي، د ډیټا کیفیت، فیچر انجنیري، او ماډل فعالیت باندې د هغې اغیزې تمرکز کوي.
لومړی، د معلوماتو چمتو کول د مختلفو مسلو په نښه کولو سره د معلوماتو کیفیت ښه کولو کې مرسته کوي لکه ورک شوي ارزښتونه، بهرنیان، او تضادونه. د ورک شوي ارزښتونو په مناسبه توګه پیژندلو او اداره کولو سره، لکه د تخفیف تخنیکونو له لارې یا د ورک ارزښتونو سره د مثالونو لرې کول، موږ ډاډ ترلاسه کوو چې د روزنې لپاره کارول شوي معلومات بشپړ او د باور وړ دي. په ورته ډول، بهرنیان کشف او اداره کیدی شي، یا د دوی په لرې کولو یا بدلولو سره د منلو وړ حد کې راوستلو لپاره. تضادونه، لکه متضاد ارزښتونه یا نقل ریکارډونه، د معلوماتو چمتو کولو مرحلې په جریان کې هم حل کیدی شي، دا ډاډ ترلاسه کوي چې ډیټاسیټ پاک او د تحلیل لپاره چمتو دی.
دوهم، د معلوماتو چمتو کول د اغیزمن فیچر انجینرۍ ته اجازه ورکوي، کوم چې د خام ډیټا په معنی ب featuresو کې بدلول شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا کارول کیدی شي. پدې پروسه کې ډیری وختونه تخنیکونه شامل دي لکه نورمال کول ، اندازه کول ، او د کټګوري متغیرونو کوډ کول. نورمال کول دا یقیني کوي چې ځانګړتیاوې په ورته پیمانه دي، ځینې ځانګړتیاوې د دوی د لوی ارزښتونو له امله د زده کړې پروسې د تسلط څخه مخنیوی کوي. اندازه کول د میتودونو له لارې ترلاسه کیدی شي لکه لږترلږه - اعظمي اندازه کول یا معیاري کول ، کوم چې د ځانګړتیاو ارزښتونو حد یا توزیع تنظیموي ترڅو د الګوریتم اړتیاو سره سم مناسب وي. د کټګوري متغیرونو کوډ کول، لکه د متن لیبلونو په شمیري نمایندګیو بدلول، د ماشین زده کړې الګوریتم ته وړتیا ورکوي ترڅو دا متغیرونه په اغیزمنه توګه پروسس کړي. د معلوماتو چمتو کولو پرمهال د دې فیچر انجینري دندو په ترسره کولو سره ، موږ کولی شو د هر ماډل تکرار لپاره د دې مرحلو تکرار کولو اړتیا څخه مخنیوي سره وخت او هڅې خوندي کړو.
سربیره پردې ، د ډیټا چمتو کول د ښه چمتو شوي ډیټاسیټ چمتو کولو سره د ماډل فعالیت ښه کولو کې مرسته کوي چې د غوره شوي ماشین زده کړې الګوریتم اړتیاو او انګیرنو سره سمون لري. د بیلګې په توګه، ځینې الګوریتمونه داسې انګیرل کیږي چې ډاټا په نورمال ډول ویشل کیږي، پداسې حال کې چې نور ممکن د ځانګړو معلوماتو ډولونو یا بڼو ته اړتیا ولري. د دې ډاډ ترلاسه کولو سره چې ډاټا په سمه توګه بدله شوې او فارمیټ شوې، موږ کولی شو د احتمالي غلطیو یا فرعي غوره فعالیت څخه مخنیوی وکړو چې د دې انګیرنو څخه سرغړونه کیږي. سربیره پردې، د معلوماتو چمتو کول کولی شي تخنیکونه لکه د ابعاد کمولو کې شامل وي، چې موخه یې د ځانګړتیاوو شمیر کمول پداسې حال کې چې خورا اړونده معلومات ساتل کیږي. دا کولی شي ډیر اغیزمن او دقیق ماډلونه رامینځته کړي، ځکه چې دا د ستونزې پیچلتیا کموي او د ډیر فټینګ څخه مخنیوي کې مرسته کوي.
د دې لپاره چې د معلوماتو چمتو کولو له لارې خوندي شوي وخت او هڅې روښانه کړئ، یوه سناریو په پام کې ونیسئ چیرې چې د ماشین زده کړې پروژه کې د ورک شوي ارزښتونو، بهرنیانو، او متضاد ریکارډونو سره لوی ډیټا سیټ شامل وي. د مناسب معلوماتو چمتو کولو پرته، د ماډل پراختیا پروسه به د هرې تکرار په جریان کې د دې مسلو د حل کولو اړتیا له امله خنډ شي. د معلوماتو چمتو کولو کې د وخت دمخه پانګوونې سره ، دا مسلې یوځل حل کیدی شي ، په پایله کې د پاک او ښه چمتو شوي ډیټاسیټ رامینځته کیدی شي چې د پروژې په اوږدو کې کارول کیدی شي. دا نه یوازې وخت او هڅې سپموي بلکه د لا نور منظم او اغیزمن ماډل پراختیا پروسې ته هم اجازه ورکوي.
د ډیټا چمتو کول د ماشین زده کړې پروسې کې یو مهم ګام دی چې کولی شي د ډیټا کیفیت ښه کولو ، د فیچر انجینرۍ اسانتیا ، او د ماډل فعالیت ته وده ورکولو سره وخت او هڅې خوندي کړي. د مسلو په حل کولو سره لکه ورک شوي ارزښتونه، بهرنیان، او ناانډولۍ، د معلوماتو چمتو کول ډاډمن کوي چې د روزنې لپاره کارول شوي ډیټاسیټ معتبر او پاک دی. برسیره پردې، دا د اغیزمن فیچر انجینرۍ ته اجازه ورکوي، خام ډیټا په معنی ب featuresو کې بدلوي چې د غوره شوي ماشین زده کړې الګوریتم اړتیاو سره سمون لري. په نهایت کې ، د معلوماتو چمتو کول د ماډل فعالیت ښه کولو او د ماډل پراختیا خورا مؤثره پروسې کې مرسته کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ