Pandas ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਾਂਡਾ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ `read_csv()`, `read_excel()`, ਅਤੇ `read_sql()`। ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਡੁਪਲੀਕੇਟਸ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਤਲਬ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਫਾਰਵਰਡ/ਬੈਕਵਰਡ ਫਿਲਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਨੂੰ `ਡੁਪਲੀਕੇਟਡ()` ਅਤੇ `ਡ੍ਰੌਪ_ਡੁਪਲੀਕੇਟ()` ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਛਾਣਿਆ ਅਤੇ ਹਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜ਼ੈੱਡ-ਸਕੋਰ ਜਾਂ ਇੰਟਰਕੁਆਰਟਾਈਲ ਰੇਂਜ (IQR) ਵਰਗੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਵਨ-ਹਾਟ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਜਾਂ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Pandas ਵਿੱਚ `train_test_split()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਨੁਪਾਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸਥਾਪਨਾ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਾਧੂ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, Kubeflow ਅਸਲ ਵਿੱਚ Kubernetes 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੋਲੈਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਮੁਫ਼ਤ GPU/TPU ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ, ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦਰ ਦੀ ਚੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਹੱਬ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਹੱਬ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੋਂ ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪਹੁੰਚ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ?
- ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਹੱਬ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲੈਪਟਾਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ GPU ਅਤੇ JupyterLab ਵਾਲੇ VM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ?
- ਜੇਕਰ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ GPU ਵਾਲੇ VM 'ਤੇ JupyterLab ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ (pip/conda), ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
- ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸ ਕੋਲ ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਸ ਕੋਲ AI ਦੀਆਂ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ, ਉਹ Keras ਤੋਂ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ, model.json ਫਾਈਲ ਅਤੇ ਸ਼ਾਰਡਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ TensorFlow.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਮਾਹਰ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ, TensorFlow.js ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਆਟੋਐਮਐਲ ਵਿਜ਼ਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ ਕੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ?
ਐਡਵਾਂਸਿੰਗ ਇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ