د روزنې دمخه معلومات څنګه چمتو او پاک کړئ؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه کله چې د پلیټ فارمونو سره کار کول لکه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړه، د معلوماتو چمتو کول او پاکول یو مهم ګام دی چې په مستقیم ډول د هغه ماډلونو فعالیت او دقت اغیزه کوي چې تاسو یې وده کوئ. دا پروسه څو مرحلې لري، هر یو ډیزاین شوی ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې د روزنې لپاره کارول شوي معلومات لوړ کیفیت، اړونده، او د ټاکل شوي ماشین زده کړې دندې لپاره مناسب دي. راځئ چې د ماشین زده کړې ماډل روزنې دمخه د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو کې هراړخیز ګامونه په پام کې ونیسو.
د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو په اهمیت پوهیدل
د معلوماتو چمتو کول او پاکول د ماشین زده کړې پایپ لاین کې بنسټیز ګامونه دي. ستاسو د معلوماتو کیفیت کولی شي د پام وړ ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت اغیزه وکړي. په کمزوري ډول چمتو شوي ډاټا کولی شي د غلط ماډلونو لامل شي، پداسې حال کې چې ښه چمتو شوي ډاټا کولی شي د ماډل دقت ته وده ورکړي، د روزنې وخت کم کړي، او د پایلو تشریح ښه کړي. د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو پروسه تکراري ده او ممکن د ماډل پرمختیا ژوند دورې په اوږدو کې څو ځله بیاکتنې ته اړتیا ولري.
د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو کې ګامونه
1. د معلوماتو راټولول او ادغام
د معلوماتو چمتو کولو لومړنی ګام د مختلفو سرچینو څخه د معلوماتو راټولول دي. پدې کې ډیټابیسونه، سپریڈ شیټونه، APIs، ویب سکریپینګ، IoT وسایل، او نور شامل دي. یوځل چې راټول شي، ډاټا باید په یو واحد ډیټاسیټ کې مدغم شي. د ادغام په وخت کې، دا مهمه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې د مختلفو سرچینو څخه ډاټا مطابقت او مطابقت لري. پدې کې ممکن د مسلو حل کول شامل وي لکه د ډیټا مختلف فارمیټونه، د اندازه کولو واحدونه، او د معلوماتو ډولونه.
بېلګه: فرض کړئ چې تاسو د ډیری څانګو لکه پلور، مالتړ، او بازارموندنې څخه د معلوماتو په کارولو سره د پیرودونکو لپاره د وړاندوینې وړ ماډل جوړ کړئ. تاسو به اړتیا ولرئ دا ډیټاسیټونه په یو همغږي ډیټاسیټ کې ضمیمه کړئ چې د پیرودونکي سفر بشپړ لید استازیتوب کوي.
2. د معلوماتو پاکول
د ډیټا پاکول په ډیټاسیټ کې د غلطیو او تضادونو پیژندل او سمول شامل دي. دا ګام د معلوماتو دقت او اعتبار یقیني کولو لپاره اړین دی. د معلوماتو پاکولو دندې په لاندې ډول دي:
- د ورکو ارزښتونو اداره کول: د معلوماتو ورکیدل د مختلفو دلایلو له امله رامینځته کیدی شي لکه د معلوماتو ننوتلو غلطیو، د تجهیزاتو خرابوالی، یا د معلوماتو فساد. د ورک شوي ارزښتونو اداره کولو لپاره عام ستراتیژۍ پدې کې شامل دي:
- د ړنګېدنې: د ورک شوي ارزښتونو سره د ریکارډونو لرې کول که چیرې دوی لږ وي او په ډیټا سیټ د پام وړ اغیزه ونلري.
- تاثیر کول: د احصایوي میتودونو په کارولو سره د ورک شوي ارزښتونو ډکول لکه د اوسط، منځني یا حالت په کارولو سره، یا د ډیرو پیچلو تخنیکونو کارول لکه K- نږدې ګاونډیان یا د راجع کولو تاوان.
- د نقلونو لرې کول: نقل شوي ریکارډونه تحلیل کولی شي او باید وپیژندل شي او لیرې شي. دا په ځانګړي ډول په ډیټاسیټونو کې مهم دی چیرې چې هر ریکارډ باید د یو ځانګړي وجود استازیتوب وکړي.
- د تضادونو سمول: په دې کې د معلوماتو داخلولو معیاري کول شامل دي چې باید یونیفورم وي، لکه د نیټې بڼه، کټګوري لیبلونه، یا د متن قضیه.
بېلګه: په یوه ډیټا سیټ کې چې د پیرودونکي معلومات لري، تاسو ممکن د عمر په کالم کې د ورک شوي ارزښتونو سره مخ شئ. تاسو کولی شئ دا ورک شوي ارزښتونه د توزیع ساتلو لپاره د ډیټاسیټ منځنۍ عمر سره ډک کړئ.
3. د ډاټا بدلون
د ډیټا بدلون د ډیټا بدلول په داسې شکل کې شامل دي چې د تحلیل او ماډل کولو لپاره مناسب وي. دا ګام کېدای شي پدې کې شامل وي:
- نورمال کول او معیاري کول: دا تخنیکونه د عددي ځانګړتیاوو اندازه کولو لپاره کارول کیږي یو عام حد یا ویش ته، کوم چې په ځانګړې توګه د الګوریتمونو لپاره چې د ځانګړتیاو اندازه کولو سره حساس وي، لکه د ملاتړ ویکتور ماشین یا K-Means کلستر کولو لپاره کارول کیږي.
- نورمال کول: د لږ تر لږه اندازه کولو په کارولو سره د ځانګړتیاوو بیا اندازه کول [0, 1] پورې.
- معياري کولو: د ځانګړتیاوو بدلول چې د 0 معنی ولري او د 1 معیاري انحراف ولري.
- د کټګوري متغیرونو کوډ کول: د ماشین زده کړې الګوریتم عددي ان پټ ته اړتیا لري. نو ځکه، کټګوري متغیرونه باید په عددي ارزښتونو بدل شي. تخنیکونه شامل دي:
- د لیبل کوډ کول: هرې کټګورۍ ته یو ځانګړی عدد ټاکل.
- یو ګرم کوډ کول: د هرې کټګورۍ لپاره د بائنری کالمونو جوړول، کوم چې غوره وي کله چې د کټګوریو ترمنځ عادي اړیکه شتون ونلري.
- فیچر انجنیري: د موډل فعالیت ښه کولو لپاره د نویو ځانګړتیاوو رامینځته کول یا د موجوده موجوداتو تعدیل. پدې کې شامل کیدی شي:
- پولینومیال ځانګړتیاوې: د موجوده ځانګړتیاو څخه د متقابل عمل شرایط یا پولی نومیال شرایط رامینځته کول.
- بننګ: پرله پسې متغیرونه په کټګوریو کې په ډنډونو کې په ګروپ کولو سره بدلول.
بېلګه: په یوه ډیټا سیټ کې د 'ښار' کالم سره چې کټګوري ډیټا لري، تاسو ممکن د هر ښار لپاره د بائنری کالمونو جوړولو لپاره یو ګرم کوډ کول وکاروئ، ماډل ته اجازه ورکوي چې دا د عددي معلوماتو په توګه تشریح کړي.
4. د معلوماتو کمښت
د ډیټا کمولو تخنیکونه د ډیټا حجم کمولو لپاره کارول کیږي پداسې حال کې چې د هغې بشپړتیا ساتل کیږي. دا کولی شي د کمپیوټري موثریت او ماډل فعالیت ته وده ورکړي. میتودونه شامل دي:
- ابعاد کمول: تخنیکونه لکه د اصلي اجزاو تحلیل (PCA) یا t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) د ځانګړتیاو شمیر کمولو لپاره کارول کیږي پداسې حال کې چې په ډاټا کې توپیر یا جوړښت ساتل کیږي.
- د فیچر انتخاب: د احصایوي ازموینو، ارتباطي تحلیلونو، یا د ماډل پر بنسټ د اهمیت اقداماتو پراساس یوازې خورا اړونده ځانګړتیاوې پیژندل او ساتل.
بېلګه: که یو ډیټاسیټ 100 ځانګړتیاوې ولري، PCA د دې لپاره کارول کیدی شي چې دا د اصلي اجزاو کوچنۍ سیټ ته راټیټ کړي چې ډیری توپیرونه نیسي، په دې توګه د معلوماتو د پام وړ ضایع کیدو پرته ماډل ساده کوي.
5. د معلوماتو ویش
د ماشین زده کړې ماډل روزنې دمخه، دا اړینه ده چې معلومات د روزنې، اعتبار، او ازموینې لپاره په جلا سیټونو ویشل شي. دا ډاډ ورکوي چې د ماډل فعالیت په نه لیدل شوي ډیټا کې ارزول کیدی شي ، د ډیر فټینګ خطر کموي.
- د روزنې سیټ: د معلوماتو هغه برخه چې د ماډل روزلو لپاره کارول کیږي.
- د اعتبار ټاکل: یو جلا فرعي سیټ چې د ماډل پیرامیټرو ټون کولو او د ماډل جوړښت په اړه پریکړې کولو لپاره کارول کیږي.
- د ازموینې ترتیب: وروستی فرعي ټولګه چې د روزنې او اعتبار وروسته د ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي.
یو عام عمل د 70-15-15 ویش کارول دي، مګر دا د ډیټاسیټ اندازې او د پروژې ځانګړو اړتیاو پورې اړه لري توپیر کولی شي.
6. د معلوماتو زیاتوالی
د ځانګړو ډولونو ډاټا لپاره، په ځانګړې توګه د انځورونو او متن لپاره، د معلوماتو زیاتوالی د موجوده ډیټا بدلیدونکي نسخو په جوړولو سره په مصنوعي توګه د روزنې ډیټا سیټ اندازه زیاتولو لپاره کارول کیدی شي. دا کولی شي د ماډل پیاوړتیا او عمومي کولو کې مرسته وکړي. تخنیکونه شامل دي:
- د انځور زیاتوالی: د نوي روزنې نمونې رامینځته کولو لپاره د بدلونونو پلي کول لکه گردش ، پیمانه کول ، فلینګ کول او د رنګ تنظیم کول.
- د متن زیاتوالی: د تخنیکونو کارول لکه د مترادف ځای په ځای کول، تصادفي داخلول، یا بیرته ژباړې د نوي متن ډیټا رامینځته کولو لپاره.
بېلګه: د انځور د ډلبندۍ په کار کې، تاسو ممکن په انځورونو کې تصادفي گردشونه او فلیپونه پلي کړئ ترڅو یو متنوع ټریننګ سیټ رامینځته کړي، د ماډل سره مرسته کوي چې نه لیدل شوي ډاټا ته ښه عمومي کړي.
د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو لپاره وسایل او پلیټ فارمونه
ګوګل کلاوډ ډیری وسیلې او خدمات وړاندې کوي چې د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو اسانتیاوي:
- د ګوګل کلاوډ ډیټاپریپ: د تحلیل لپاره د معلوماتو سپړلو، پاکولو او چمتو کولو لپاره یوه بصری وسیله. دا د معلوماتو چمتو کولو پروسې ساده کولو لپاره هوښیار انٹرفیس او اتومات وړاندیزونه وړاندې کوي.
- لویه پوښتنه: یو بشپړ مدیریت شوی، بې سرور ډیټا ګودام چې په لوی ډیټاسیټونو کې د ګړندي SQL پوښتنو لپاره اجازه ورکوي. دا د ماشین زده کړې ماډلونو ته د تغذیه کولو دمخه د معلوماتو دمخه پروسس او پاکولو لپاره کارول کیدی شي.
- Cloud Datalab: د ډیټا سپړنې، تحلیل او لید لپاره یو متقابل وسیله، کوم چې د Python او SQL په کارولو سره د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو لپاره کارول کیدی شي.
- د بادل ډیټا فلو: د جریان او بیچ ډیټا پروسس کولو لپاره بشپړ اداره شوی خدمت ، کوم چې د پیچلي ډیټا چمتو کولو پایپ لاینونو جوړولو لپاره کارول کیدی شي.
د معلوماتو چمتو کولو او پاکولو پروسه د ماشین زده کړې کاري فلو یوه مهمه برخه ده. پدې کې ډیری مرحلې شاملې دي، پشمول د معلوماتو راټولول، پاکول، بدلون، کمول، ویشل، او زیاتوالی. هر ګام د پام وړ غور او د مناسبو تخنیکونو پلي کولو ته اړتیا لري ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې ډاټا د لوړ کیفیت او د قوي او دقیق ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره مناسبه ده. د وسیلو او پلیټ فارمونو په کارولو سره لکه د ګوګل کلاوډ لخوا وړاندیز شوي ، د ډیټا ساینس پوهان او د ماشین زده کړې انجینران کولی شي دا پروسه منظمه او اصلاح کړي ، په نهایت کې د ډیر اغیزمن او موثر ماډل پراختیا لامل کیږي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- د یوې ځانګړې ستونزې لپاره د سم الګوریتم غوره کولو معیارونه کوم دي؟
- که څوک د ګوګل ماډل کاروي او په خپل مثال یې روزنه ورکوي ایا ګوګل د روزنې معلوماتو څخه رامینځته شوي پرمختګونه ساتي؟
- څنګه یو څوک پوهیږي چې د ML کوم ماډل باید وکارول شي، مخکې له دې چې روزنه ورکړل شي؟
- د بیرته راګرځولو دنده څه ده؟
- څنګه یو څوک کولی شي د ورټیکس AI او آټو ایم ایل جدولونو ترمنځ لیږد وکړي؟
- آیا دا ممکنه ده چې د Kaggle په کارولو سره د مالي معلوماتو اپلوډ کول او د R-squared، ARIMA یا GARCH په څیر اقتصادي ماډلونو په کارولو سره احصایوي تحلیل او وړاندوینې ترسره کړئ؟
- ایا د زړه د ناروغۍ د خطر وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول کیدی شي؟
- د ګوګل کلاوډ ماشین لرننګ د ورټیکس AI په نوم د بیا نومولو له امله اصلي بدلونونه کوم دي؟
- د ماډل د فعالیت ارزونې معیارونه څه دي؟
- خطي رجعت څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ