د ډیټا شکل ورکول د ډیټا ساینس پروسې کې یو اړین ګام دی کله چې TensorFlow کاروي. پدې پروسه کې د خام ډیټا بدلول په داسې شکل کې شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتم لپاره مناسب وي. د معلوماتو په چمتو کولو او شکل ورکولو سره، موږ کولی شو ډاډ ترلاسه کړو چې دا په منظم او منظم جوړښت کې دی، کوم چې د دقیق ماډل روزنې او وړاندوینې لپاره خورا مهم دی.
یو له لومړنیو دلیلونو څخه چې ولې د ډیټا شکل ورکول مهم دي د TensorFlow چوکاټ سره مطابقت ډاډمن کول دي. TensorFlow په ټینسرونو کار کوي، کوم چې څو اړخیزه صفونه دي چې د محاسبې لپاره کارول شوي ډاټا استازیتوب کوي. دا ټینسر ځانګړي شکلونه لري، لکه د نمونو شمیر، ځانګړتیاوې، او لیبلونه، چې د TensorFlow ماډل ته د تغذیه کولو دمخه باید تعریف شي. د معلوماتو په مناسب شکل ورکولو سره، موږ کولی شو ډاډ ترلاسه کړو چې دا د متوقع ټینسر شکلونو سره سمون لري، د TensorFlow سره بې ځایه ادغام ته اجازه ورکوي.
د معلوماتو د جوړولو بل دلیل د ورک شوي یا متضاد ارزښتونو اداره کول دي. د ریښتیني نړۍ ډیټاسیټونه ډیری وختونه ورک شوي یا نامکمل ډیټا پوائنټونه لري ، کوم چې کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت باندې منفي اغیزه وکړي. د معلوماتو شکل ورکول د تخنیکونو له لارې د ورک شوي ارزښتونو اداره کول شامل دي لکه د تور لګول یا لرې کول. دا پروسه د ډیټا سیټ بشپړتیا ساتلو کې مرسته کوي او د هر ډول تعصب یا غلطۍ مخه نیسي چې د ورک شوي ډیټا څخه رامینځته کیږي.
د ډیټا شکل ورکول د فیچر انجینرۍ هم شامل دي ، کوم چې د خام ډیټا معنی لرونکي او معلوماتي ځانګړتیاو ته د بدلولو پروسه ده. دا ګام خورا مهم دی ځکه چې دا د ماشین زده کړې الګوریتم ته اجازه ورکوي چې په ډاټا کې اړونده نمونې او اړیکې ونیسي. د فیچر انجینرۍ کې هغه عملیات شامل دي لکه نورمال کول، اندازه کول، یو ګرم کوډ کول، او د ابعاد کمول. دا تخنیکونه د شور کمولو ، تشریح کولو ښه کولو ، او د عمومي فعالیت لوړولو له لارې د ماشین زده کړې ماډلونو موثریت او مؤثریت ښه کولو کې مرسته کوي.
سربیره پردې ، د معلوماتو شکل ورکول د معلوماتو دوام او معیاري کولو کې مرسته کوي. ډیټا سیټونه اکثرا د مختلفو سرچینو څخه راټول شوي، او دوی ممکن مختلف شکلونه، پیمانه، یا واحدونه ولري. د ډیټا په شکل کولو سره، موږ کولی شو ځانګړتیاوې او لیبلونه معیاري کړو، دوی په ټول ډیټا سیټ کې یو شان کړي. دا معیاري کول د دقیق ماډل روزنې او وړاندوینې لپاره حیاتي دي ، ځکه چې دا کوم توپیرونه یا تعصبونه له مینځه وړي چې د معلوماتو د بدلون له امله رامینځته کیدی شي.
د پورتنیو دلایلو سربیره، د ارقامو بڼه کول هم د اغیزمنو معلوماتو سپړنه او لید وړتیا ورکوي. د ډیټا په منظم شکل کې تنظیم کولو سره، د ډیټا ساینس پوهان کولی شي د ډیټاسیټ ځانګړتیاو ښه پوهه ترلاسه کړي، نمونې وپیژني، او د پلي کولو لپاره د مناسب ماشین زده کړې تخنیکونو په اړه باخبره پریکړې وکړي. شکل شوي ډاټا کولی شي په اسانۍ سره د مختلفو پلاټینګ کتابتونونو په کارولو سره لیدل کیدی شي، د معلوماتو بصیرت تحلیل او تفسیر ته اجازه ورکوي.
د معلوماتو د جوړولو اهمیت روښانه کولو لپاره، راځئ چې یو مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې موږ د کور قیمتونو ډیټاسیټ لرو د ځانګړتیاو سره لکه ساحه، د خوب خونو شمیر، او موقعیت. د TensorFlow ماډل روزلو لپاره د دې ډاټا کارولو دمخه، موږ اړتیا لرو چې دا په مناسبه توګه بڼه کړو. پدې کې ممکن د ورک شوي ارزښتونو لرې کول ، د شمیرو ځانګړتیاو نورمال کول ، او د کټګوري متغیرونو کوډ کول شامل وي. د معلوماتو په شکل ورکولو سره، موږ ډاډ ترلاسه کوو چې د TensorFlow ماډل کولی شي په مؤثره توګه د ډیټاسیټ څخه زده کړي او د کور قیمتونو په اړه دقیق وړاندوینې وکړي.
د ډیټا شکل ورکول د ډیټا ساینس پروسې کې یو مهم ګام دی کله چې TensorFlow کاروي. دا د TensorFlow چوکاټ سره مطابقت یقیني کوي، ورک شوي یا متضاد ارزښتونه اداره کوي، د فیچر انجینرۍ وړوي، د معلوماتو ثبات او معیاري کول ډاډمن کوي، او د اغیزمنو معلوماتو سپړنه او لید اسانتیاوي. د معلوماتو په شکل ورکولو سره، موږ کولی شو د ماشین زده کړې ماډلونو دقت، موثریت، او تفسیر ته وده ورکړو، په نهایت کې د باور وړ وړاندوینو او بصیرتونو لامل کیږي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ