د ماشین زده کړې په برخه کې، د معلوماتو چمتو کول د ماډل روزنې په بریالیتوب کې مهم رول لوبوي. کله چې د پانډاس کتابتون کاروئ، د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د معلوماتو چمتو کولو کې ډیری مرحلې شتون لري. پدې مرحلو کې د ډیټا بار کول ، د معلوماتو پاکول ، د معلوماتو بدلون ، او د معلوماتو ویش شامل دي.
د ډیټا چمتو کولو لومړی ګام دا دی چې دا د پانډاس ډیټا فریم کې بار کړئ. دا د فایل څخه د معلوماتو لوستلو یا د ډیټابیس پوښتنې کولو له لارې ترسره کیدی شي. پانډاس مختلف فعالیتونه وړاندې کوي لکه `read_csv()`، `read_excel()`، او `read_sql()` د دې پروسې اسانه کولو لپاره. یوځل چې ډیټا بار شي ، دا په جدول کې زیرمه کیږي ، دا د مینځلو او تحلیل لپاره اسانه کوي.
بل ګام د معلوماتو پاکول دي، کوم چې د ورک شوي ارزښتونو اداره کول، د نقلونو لرې کول، او د بهرنیانو سره معامله کول شامل دي. ورک شوي ارزښتونه د تخنیکونو په کارولو سره ډک کیدی شي لکه د معنی تخفیف یا مخکې/شاته ډکول. نقلونه د `نقل شوي()` او `drop_duplicates()` افعالو په کارولو سره پیژندل کیدی شي او له مینځه وړل کیدی شي. بهرنیان د احصایوي میتودونو لکه Z-score یا interquartile range (IQR) په کارولو سره کشف کیدی شي او د دوی لرې کولو یا ډیر مناسب ارزښت ته د بدلولو له لارې اداره کیدی شي.
د معلوماتو پاکولو وروسته، بل ګام د معلوماتو بدلون دی. پدې کې د کټګوري متغیرونو بدلول په عددي نمایندګیو کې شامل دي، د عددي متغیرونو اندازه کول، او نوي ځانګړتیاوې رامینځته کول شامل دي. کټګوري تغیرات د تخنیکونو په کارولو سره بدل کیدی شي لکه یو ګرم کوډ کول یا لیبل کوډ کول. عددي تغیرات د معیاري کولو یا نورمال کولو تخنیکونو په کارولو سره اندازه کیدی شي. نوي ځانګړتیاوې د موجوده ځانګړتیاو په یوځای کولو یا د ریاضيیکي عملیاتو په پلي کولو سره رامینځته کیدی شي.
په نهایت کې، ډاټا باید د روزنې او ازموینې سیټونو کې ویشل شي. دا د نه لیدل شوي معلوماتو په اړه د روزل شوي ماډل فعالیت ارزولو لپاره ترسره کیږي. په پانډاس کې د `train_test_split()` فعالیت د ټاکل شوي تناسب پراساس په تصادفي ډول د روزنې او ازموینې سیټونو کې د معلوماتو ویشلو لپاره کارول کیدی شي. دا مهمه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې ډاټا په داسې طریقه ویشل شوي چې د هدف متغیر ویش خوندي کوي.
د لنډیز کولو لپاره، هغه ګامونه چې د پانډاس کتابتون په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره د معلوماتو چمتو کولو کې شامل دي د ډیټا بارول، د معلوماتو پاکول، د معلوماتو بدلون، او د معلوماتو ویش شامل دي. دا ګامونه د دې لپاره اړین دي چې ډاډ ترلاسه شي چې ډاټا د ماډل روزنې او د باور وړ پایلو ترلاسه کولو لپاره په مناسب شکل کې دي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- 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؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ