مشین لرننگ کے لیے ڈیٹا پری پروسیسنگ میں 4 کلیدی اقدامات

اپنے ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرنا گھر کی بنیاد رکھنے کے مترادف ہے۔ جس طرح ایک مضبوط بنیاد گھر کی پائیداری اور حفاظت کو یقینی بناتی ہے، اسی طرح موثر پری پروسیسنگ مصنوعی ذہانت (AI) منصوبوں کی کامیابی کو یقینی بناتی ہے۔ اس اہم قدم میں آپ کے ڈیٹا کو صاف کرنا اور اسے منظم کرنا اور اسے آپ کے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے تیار کرنا شامل ہے۔

اس کے بغیر، آپ کو ممکنہ طور پر اپنے پورے پروجیکٹ کو پٹڑی سے اتارنے والے مسائل کا سامنا کرنا پڑے گا۔ پری پروسیسنگ کے لیے وقت لگا کر، آپ خود کو کامیابی کے لیے مرتب کرتے ہیں اور یقینی بناتے ہیں کہ آپ کے ماڈل درست، موثر اور بصیرت سے بھرپور ہیں۔

ڈیٹا پری پروسیسنگ کیا ہے؟

"ڈیٹا پری پروسیسنگ آپ کے ڈیٹا کو آپ کے مشین لرننگ ماڈلز میں فیڈ کرنے سے پہلے تیار کرتی ہے۔" 

کھانا پکانے سے پہلے اسے اجزاء کی تیاری کے طور پر سوچیں۔ اس مرحلے میں آپ کے ڈیٹا کو صاف کرنا، گمشدہ اقدار کو سنبھالنا، آپ کے ڈیٹا کو معمول پر لانا یا اسکیل کرنا اور زمرہ کے متغیرات کو اس فارمیٹ میں انکوڈ کرنا شامل ہے جسے آپ کا الگورتھم سمجھ سکتا ہے۔

یہ عمل مشین لرننگ پائپ لائن کے لیے بنیادی ہے۔ یہ آپ کے ڈیٹا کے معیار کو بہتر بناتا ہے تاکہ آپ کے ماڈل کی اس سے سیکھنے کی صلاحیت کو بہتر بنایا جا سکے۔ اپنے ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرکے، آپ درستگی میں نمایاں اضافہ کرتے ہیں۔ آپ کے ماڈلز کا۔ الگورتھم کو پڑھنے اور سیکھنے کے لیے صاف، اچھی طرح سے تیار کردہ ڈیٹا زیادہ قابل انتظام ہے، جس سے زیادہ درست پیشین گوئیاں اور بہتر کارکردگی ہوتی ہے۔

اچھی ڈیٹا پری پروسیسنگ آپ کے AI پروجیکٹس کی کامیابی کو براہ راست متاثر کرتی ہے۔ یہ خراب کارکردگی دکھانے والے ماڈلز اور کامیاب ماڈلز میں فرق ہے۔ اچھی طرح سے پروسیس شدہ ڈیٹا کے ساتھ، آپ کے ماڈلز تیز تر تربیت، بہتر کارکردگی اور مؤثر نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ 2021 میں ایک سروے پایا گیا، ابھرتی ہوئی مارکیٹوں میں 56% کاروبار کم از کم اپنے ایک فنکشن میں AI کو اپنایا تھا۔

پری پروسیسنگ میں ڈیٹا سیکیورٹی کے تحفظات

"پری پروسیسنگ کے دوران ڈیٹا کی رازداری کی حفاظت کرنا - خاص طور پر جب حساس معلومات کو سنبھالنا ضروری ہے۔" 

سائبرسیکیوریٹی بن جاتی ہے۔ منظم آئی ٹی خدمات کے لیے بنیادی ترجیح اور یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا کا ہر ٹکڑا ممکنہ خلاف ورزیوں سے محفوظ ہے۔  AI پروجیکٹس کے ڈیٹا سیکیورٹی کے ضوابط اور اخلاقی رہنما خطوط پر عمل کرنے کے لیے ذاتی ڈیٹا کو ہمیشہ گمنام یا تخلص رکھیں، رسائی کے کنٹرول کو نافذ کریں اور ڈیٹا کو خفیہ کریں۔

مزید برآں، ڈیٹا کی حفاظت کے لیے تازہ ترین سیکیورٹی پروٹوکولز اور قانونی تقاضوں کے ساتھ اپ ڈیٹ رہیں اور صارفین کے ساتھ اعتماد پیدا کر کے آپ کی قدر اور ان کی رازداری کا احترام کریں۔ کے ارد گرد 40% کمپنیاں AI ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھاتی ہیں۔ فیصلہ سازی اور بصیرت میں اضافہ کرتے ہوئے، ان کے کاروباری ڈیٹا کو جمع اور تجزیہ کرنے کے لیے۔

مرحلہ 1: ڈیٹا کی صفائی

ڈیٹا کو صاف کرنے سے آپ کے AI ماڈلز کے نتائج کو کم کرنے والی غلطیاں اور تضادات دور ہو جاتے ہیں۔ جب گمشدہ اقدار کی بات آتی ہے، تو آپ کے پاس آپشنز ہوتے ہیں جیسے کہ تاثرات، مشاہدات کی بنیاد پر گمشدہ ڈیٹا کو بھرنا یا حذف کرنا۔ آپ اپنے ڈیٹا سیٹ کی سالمیت کو برقرار رکھنے کے لیے لاپتہ اقدار والی قطاریں یا کالم بھی ہٹا سکتے ہیں۔

آؤٹ لیرز سے نمٹنا — ڈیٹا پوائنٹس جو دوسرے مشاہدات سے نمایاں طور پر مختلف ہیں — بھی ضروری ہے۔ آپ انہیں زیادہ متوقع حد کے اندر آنے کے لیے ایڈجسٹ کر سکتے ہیں یا اگر ان میں غلطیوں کا امکان ہو تو انہیں ہٹا سکتے ہیں۔ یہ حکمت عملی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ آپ کا ڈیٹا درست طریقے سے حقیقی دنیا کے منظرناموں کی عکاسی کرتا ہے جو آپ ماڈل بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔

مرحلہ 2: ڈیٹا انٹیگریشن اور ٹرانسفارمیشن

مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنا ایک پہیلی کو جمع کرنے کے مترادف ہے۔ تصویر کو مکمل کرنے کے لیے ہر ٹکڑا بالکل فٹ ہونا چاہیے۔ اس عمل میں مستقل مزاجی ضروری ہے کیونکہ یہ ڈیٹا کی ضمانت دیتا ہے - اصل سے قطع نظر - ہو سکتا ہے۔ تضادات کے بغیر ایک ساتھ تجزیہ کیا گیا۔ نتائج کو جھکانا. ڈیٹا کی تبدیلی اس ہم آہنگی کو حاصل کرنے میں اہم ہے، خاص طور پر انضمام، انتظام اور منتقلی کے عمل کے دوران۔

نارملائزیشن اور اسکیلنگ جیسی تکنیکیں اہم ہیں۔ نارملائزیشن اقدار کی حدود میں فرق کو مسخ کیے بغیر ڈیٹا سیٹ میں اقدار کو ایک معیاری پیمانے پر ایڈجسٹ کرتی ہے، جب کہ اسکیلنگ ڈیٹا کو ایک مخصوص پیمانے پر پورا کرنے کے لیے ایڈجسٹ کرتی ہے، جیسے صفر سے ایک، تمام ان پٹ متغیرات کو موازنہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ طریقے یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا کا ہر ٹکڑا ان بصیرت میں بامعنی حصہ ڈالتا ہے جو آپ تلاش کرتے ہیں۔ 2021 میں نصف سے زیادہ تنظیموں نے AI رکھا اور مشین لرننگ کے اقدامات ترقی کے لیے ان کی ترجیحی فہرست میں سرفہرست ہیں۔

مرحلہ 3: ڈیٹا میں کمی

ڈیٹا کی جہت کو کم کرنا آپ کے ڈیٹا سیٹ کو اس کے جوہر کو کھونے کے بغیر آسان بنانے کے بارے میں ہے۔ مثال کے طور پر، پرنسپل اجزاء کا تجزیہ ایک مقبول طریقہ ہے جو آپ کے ڈیٹا کو آرتھوگونل اجزاء کے سیٹ میں تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، ان کے تغیرات کے مطابق درجہ بندی کرتے ہیں۔ سب سے زیادہ تغیر کے ساتھ اجزاء پر توجہ مرکوز کرنے سے متغیرات کی تعداد کم ہو سکتی ہے اور آپ کے ڈیٹا سیٹ کو پراسیس کرنا آسان اور تیز تر بنا سکتا ہے۔

تاہم، فن آسان بنانے اور معلومات کو برقرار رکھنے کے درمیان کامل توازن قائم کرنے میں مضمر ہے۔ بہت زیادہ جہتوں کو ہٹانے سے قیمتی معلومات ضائع ہو سکتی ہیں، جو ماڈل کی درستگی کو متاثر کر سکتی ہے۔ مقصد یہ ہے کہ ڈیٹا سیٹ کو ہر ممکن حد تک دبلا رکھیں اور اس کی پیشین گوئی کی طاقت کو محفوظ رکھیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کے ماڈل موثر اور موثر رہیں۔

مرحلہ 4: ڈیٹا انکوڈنگ

تصور کریں کہ آپ مختلف قسم کے پھلوں کو سمجھنے کے لیے کمپیوٹر کو سکھانے کی کوشش کر رہے ہیں۔ جس طرح آپ کے لیے پیچیدہ ناموں کے مقابلے نمبروں کو یاد رکھنا آسان ہے، اسی طرح کمپیوٹرز کو نمبروں کے ساتھ کام کرنا آسان لگتا ہے۔ لہٰذا، انکوڈنگ مخصوص ڈیٹا کو عددی شکل میں تبدیل کرتی ہے جسے الگورتھم سمجھ سکتے ہیں۔

ون ہاٹ انکوڈنگ اور لیبل انکوڈنگ جیسی تکنیک اس کے لیے آپ کے جانے والے ٹولز ہیں۔ ہر زمرے کو ایک گرم انکوڈنگ کے ساتھ اپنا کالم ملتا ہے، اور ہر زمرے کا لیبل انکوڈنگ کے ساتھ ایک منفرد نمبر ہوتا ہے۔

مناسب انکوڈنگ طریقہ کا انتخاب بہت ضروری ہے کیونکہ اسے آپ کے مشین لرننگ الگورتھم اور ڈیٹا کی قسم سے مماثل ہونا چاہیے جس کے ساتھ آپ کام کر رہے ہیں۔ اپنے ڈیٹا کے لیے صحیح ٹول کا انتخاب یقینی بناتا ہے کہ آپ کا پروجیکٹ آسانی سے چلتا ہے۔

پری پروسیسنگ کے ساتھ اپنے ڈیٹا کی طاقت کو غیر مقفل کریں۔

اپنے پروجیکٹس میں اس اعتماد کے ساتھ جائیں کہ ٹھوس پری پروسیسنگ کامیابی کے لیے آپ کا خفیہ ہتھیار ہے۔ اپنے ڈیٹا کو صاف کرنے، انکوڈ کرنے اور معمول پر لانے کے لیے وقت نکالنا آپ کے AI ماڈلز کے چمکنے کا مرحلہ طے کرتا ہے۔ ان بہترین طریقوں کو لاگو کرنا آپ کے AI سفر میں اہم دریافتوں اور کامیابیوں کی راہ ہموار کرتا ہے۔

بھی پڑھیں AI کے ساتھ اسمارٹ شاپنگ: آپ کا ذاتی تجربہ

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/