মেশিন লার্নিং এর জন্য ডেটা প্রিপ্রসেসিং এর 4 মূল ধাপ

আপনার ডেটা প্রিপ্রসেস করা একটি বাড়ির ভিত্তি স্থাপনের মতো। একটি শক্তিশালী ভিত্তি যেমন একটি বাড়ির স্থায়িত্ব এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করে, তেমনি কার্যকর প্রিপ্রসেসিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রকল্পের সাফল্য নিশ্চিত করে। এই গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের মধ্যে আপনার ডেটা পরিষ্কার করা এবং সংগঠিত করা এবং আপনার মেশিন-লার্নিং মডেলগুলির জন্য এটি প্রস্তুত করা জড়িত।

এটি ছাড়া, আপনি সম্ভবত আপনার পুরো প্রকল্পকে লাইনচ্যুত করার সমস্যার সম্মুখীন হবেন। প্রি-প্রসেসিংয়ের জন্য সময় উৎসর্গ করে, আপনি নিজেকে সফলতার জন্য সেট আপ করেন এবং নিশ্চিত করেন যে আপনার মডেলগুলি সঠিক, দক্ষ এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ।

ডেটা প্রিপ্রসেসিং কি?

"ডেটা প্রিপ্রসেসিং আপনার ডেটা আপনার মেশিন-লার্নিং মডেলগুলিতে খাওয়ানোর আগে প্রস্তুত করে।" 

রান্না করার আগে এটিকে প্রস্তুতির উপাদান হিসাবে ভাবুন। এই ধাপে আপনার ডেটা পরিষ্কার করা, অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করা, আপনার ডেটাকে স্বাভাবিক করা বা স্কেল করা এবং আপনার অ্যালগরিদম বুঝতে পারে এমন একটি বিন্যাসে শ্রেণীগত ভেরিয়েবলগুলিকে এনকোড করা জড়িত৷

প্রক্রিয়াটি মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের জন্য মৌলিক। এটি থেকে শেখার জন্য আপনার মডেলের ক্ষমতা উন্নত করতে এটি আপনার ডেটার গুণমান উন্নত করে৷ আপনার ডেটা প্রিপ্রসেস করে, আপনি উল্লেখযোগ্যভাবে নির্ভুলতা বৃদ্ধি আপনার মডেলের। অ্যালগরিদমগুলি পড়তে এবং শেখার জন্য পরিষ্কার, ভাল-প্রিপেড ডেটা আরও পরিচালনাযোগ্য, যা আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং আরও ভাল কর্মক্ষমতার দিকে নিয়ে যায়।

ভাল ডেটা প্রিপ্রসেসিং সরাসরি আপনার এআই প্রকল্পগুলির সাফল্যকে প্রভাবিত করে। এটি দুর্বল-পারফরম্যান্স মডেল এবং সফল ব্যক্তিদের মধ্যে পার্থক্য। ভাল-প্রসেসড ডেটার সাহায্যে, আপনার মডেলগুলি দ্রুত প্রশিক্ষণ দিতে পারে, আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে এবং প্রভাবশালী ফলাফল অর্জন করতে পারে। 2021 সালে একটি সমীক্ষা পাওয়া গেছে, উদীয়মান বাজারে ব্যবসার 56% তাদের অন্তত একটি ফাংশনে AI গ্রহণ করেছিল।

প্রিপ্রসেসিং-এ ডেটা নিরাপত্তার বিবেচনা

"প্রিপ্রসেসিংয়ের সময় ডেটা গোপনীয়তা রক্ষা করা - বিশেষ করে যখন সংবেদনশীল তথ্য পরিচালনা করা - প্রয়োজনীয়।" 

সাইবার সিকিউরিটি হয়ে যায় পরিচালিত আইটি পরিষেবাগুলির জন্য মৌলিক অগ্রাধিকার এবং নিশ্চিত করে যে ডেটার প্রতিটি অংশ সম্ভাব্য লঙ্ঘন থেকে নিরাপদ।  সর্বদা ব্যক্তিগত ডেটা বেনামী বা ছদ্মনাম করুন, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণগুলি প্রয়োগ করুন এবং AI প্রকল্পগুলির ডেটা সুরক্ষা প্রবিধান এবং নৈতিক নির্দেশিকাগুলি মেনে চলার জন্য ডেটা এনক্রিপ্ট করুন।

অধিকন্তু, ডেটা সুরক্ষিত করতে এবং ব্যবহারকারীদের গোপনীয়তাকে মূল্যবান এবং সম্মান দেখিয়ে তাদের সাথে আস্থা তৈরি করতে সর্বশেষ সুরক্ষা প্রোটোকল এবং আইনি প্রয়োজনীয়তার সাথে আপডেট থাকুন। কাছাকাছি 40% কোম্পানি এআই প্রযুক্তির সুবিধা নেয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং অন্তর্দৃষ্টি বৃদ্ধি করে তাদের ব্যবসার ডেটা একত্রিত এবং বিশ্লেষণ করতে।

ধাপ 1: ডেটা ক্লিনিং

ডেটা পরিষ্কার করা আপনার AI মডেলের ফলাফলগুলিকে skewing ভুলতা এবং অসঙ্গতিগুলিকে সরিয়ে দেয়। অনুপস্থিত মানগুলির ক্ষেত্রে, আপনার কাছে অনুপস্থিত, পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে অনুপস্থিত ডেটা পূরণ বা মুছে ফেলার মতো বিকল্প রয়েছে। আপনার ডেটা সেটের অখণ্ডতা বজায় রাখতে আপনি অনুপস্থিত মান সহ সারি বা কলামগুলিও সরিয়ে দিতে পারেন।

বহিরাগতদের সাথে মোকাবিলা করা - ডেটা পয়েন্টগুলি অন্যান্য পর্যবেক্ষণ থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক - এছাড়াও অপরিহার্য। আপনি সেগুলিকে আরও প্রত্যাশিত সীমার মধ্যে পড়ার জন্য সামঞ্জস্য করতে পারেন বা যদি সেগুলি ত্রুটি হওয়ার সম্ভাবনা থাকে তবে সেগুলি সরিয়ে ফেলতে পারেন৷ এই কৌশলগুলি নিশ্চিত করে যে আপনার ডেটা সঠিকভাবে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিগুলিকে প্রতিফলিত করে যা আপনি মডেল করার চেষ্টা করছেন।

ধাপ 2: ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং ট্রান্সফর্মেশন

বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করা একটি ধাঁধা একত্রিত করার মতো। প্রতিটি টুকরা ছবি সম্পূর্ণ করতে পুরোপুরি ফিট করা আবশ্যক. এই প্রক্রিয়ায় ধারাবাহিকতা অত্যাবশ্যক কারণ এটি ডেটা গ্যারান্টি দেয় — উৎপত্তি নির্বিশেষে — হতে পারে অমিল ছাড়াই একসাথে বিশ্লেষণ করা হয়েছে ফলাফল skewing. বিশেষ করে ইন্টিগ্রেশন, ম্যানেজমেন্ট এবং মাইগ্রেশন প্রক্রিয়ার সময় এই সামঞ্জস্য অর্জনে ডেটা ট্রান্সফরমেশন গুরুত্বপূর্ণ।

স্বাভাবিককরণ এবং স্কেলিং এর মতো কৌশলগুলি গুরুত্বপূর্ণ। নর্মালাইজেশন মানগুলির পরিসরে পার্থক্য না করে একটি স্ট্যান্ডার্ড স্কেলে ডেটা সেটের মানগুলিকে সামঞ্জস্য করে, যখন স্কেলিং একটি নির্দিষ্ট স্কেল পূরণ করতে ডেটা সামঞ্জস্য করে, যেমন শূন্য থেকে এক, সমস্ত ইনপুট ভেরিয়েবলকে তুলনাযোগ্য করে তোলে। এই পদ্ধতিগুলি নিশ্চিত করে যে ডেটার প্রতিটি অংশ আপনি যে অন্তর্দৃষ্টিগুলি খুঁজছেন তাতে অর্থপূর্ণ অবদান রাখে। 2021 সালে অর্ধেকেরও বেশি সংস্থা এআই স্থাপন করেছে এবং মেশিন লার্নিং উদ্যোগগুলি অগ্রগতির জন্য তাদের অগ্রাধিকার তালিকার শীর্ষে।

ধাপ 3: ডেটা হ্রাস

ডেটা ডাইমেনশ্যালিটি হ্রাস করা হল আপনার ডেটা সেটের সারমর্ম না হারিয়ে সরলীকরণ করা। উদাহরণস্বরূপ, প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ হল একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি যা আপনার ডেটাকে অর্থোগোনাল উপাদানগুলির একটি সেটে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়, তাদের ভিন্নতা অনুসারে র‌্যাঙ্কিং করে। সর্বোচ্চ বৈচিত্র্য সহ উপাদানগুলিতে ফোকাস করা ভেরিয়েবলের সংখ্যা হ্রাস করতে পারে এবং আপনার ডেটা সেটকে প্রক্রিয়া করা সহজ এবং দ্রুত করে তুলতে পারে।

যাইহোক, শিল্পটি সরলীকরণ এবং তথ্য ধরে রাখার মধ্যে নিখুঁত ভারসাম্য বজায় রাখার মধ্যে নিহিত রয়েছে। অনেকগুলি মাত্রা সরানো মূল্যবান তথ্য হারাতে পারে, যা মডেলের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করতে পারে। লক্ষ্য হল ডেটা সেটটিকে যতটা সম্ভব কম রাখা এবং এর ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা সংরক্ষণ করা, আপনার মডেলগুলি দক্ষ এবং কার্যকর থাকা নিশ্চিত করা।

ধাপ 4: ডেটা এনকোডিং

কল্পনা করুন আপনি বিভিন্ন ধরনের ফল বোঝার জন্য একটি কম্পিউটার শেখানোর চেষ্টা করছেন। জটিল নামের চেয়ে সংখ্যা মনে রাখা যেমন আপনার পক্ষে সহজ, তেমনি কম্পিউটারগুলি সংখ্যার সাথে কাজ করা সহজ বলে মনে করে। সুতরাং, এনকোডিং শ্রেণীবদ্ধ ডেটাকে একটি সংখ্যাসূচক বিন্যাসে রূপান্তরিত করে যা অ্যালগরিদম বুঝতে পারে।

ওয়ান-হট এনকোডিং এবং লেবেল এনকোডিং এর মতো কৌশলগুলি এটির জন্য আপনার গো-টু টুল। প্রতিটি বিভাগ এক-হট এনকোডিং সহ তার নিজস্ব কলাম পায়, এবং প্রতিটি বিভাগে লেবেল এনকোডিং সহ একটি অনন্য নম্বর রয়েছে।

সঠিক এনকোডিং পদ্ধতি নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি আপনার মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম এবং আপনি যে ডেটা টাইপ নিয়ে কাজ করছেন তার সাথে মেলে। আপনার ডেটার জন্য সঠিক টুল বাছাই করা নিশ্চিত করে যে আপনার প্রোজেক্ট মসৃণভাবে চলছে।

প্রিপ্রসেসিং দিয়ে আপনার ডেটার পাওয়ার আনলক করুন

দৃঢ় প্রিপ্রসেসিং সাফল্যের জন্য আপনার গোপন অস্ত্র এই আত্মবিশ্বাসের সাথে আপনার প্রকল্পগুলিতে ঝাঁপ দাও। আপনার ডেটা পরিষ্কার, এনকোড এবং স্বাভাবিক করার জন্য সময় নেওয়া আপনার AI মডেলগুলিকে উজ্জ্বল করার মঞ্চ তৈরি করে। এই সেরা অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করা আপনার AI যাত্রায় যুগান্তকারী আবিষ্কার এবং কৃতিত্বের পথ প্রশস্ত করে।

এছাড়াও পড়ুন AI এর সাথে স্মার্ট শপিং: আপনার ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/