Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku bi platformên wekî Google Cloud Machine Learning re dixebitin, amadekirin û paqijkirina daneyan gavek krîtîk e ku rasterast bandorê li performans û rastbûna modelên ku hûn pêşdixin dike. Ev pêvajo çend qonax pêk tîne, her yek ji bo ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn qalîteya bilind, têkildar, û ji bo peywira fêrbûna makîneyê ya armanckirî hatî çêkirin hatî çêkirin. Werin em gavên berfereh ên ku di amadekirin û paqijkirina daneyan de hene berî perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê bifikirin.
Fêmkirina Girîngiya Amadekirin û Paqijkirina Daneyan
Amadekirin û paqijkirina daneyan di xeta fêrbûna makîneyê de gavên bingehîn in. Qalîteya daneyên we dikare bi girîngî bandorê li performansa modelên fêrbûna makîneya we bike. Daneyên nebaş amadekirî dikare bibe sedema modelên nerast, dema ku daneyên baş-amade dikarin rastbûna modelê zêde bikin, dema perwerdehiyê kêm bikin, û şirovekirina encaman baştir bikin. Pêvajoya amadekirin û paqijkirina daneyan dubare ye û dibe ku hewce bike ku li seranserê jîyana pêşkeftina modelê gelek caran were vegerandin.
Gavên Amadekirin û Paqijkirina Daneyan
1. Berhevkirina Daneyên û Entegrasyonê
Pêngava destpêkê ya amadekirina daneyan berhevkirina daneyan ji çavkaniyên cihêreng e. Ev dibe ku databases, pelên berbelav, APIs, tevnhevkirina malperê, cîhazên IoT, û hêj bêtir. Piştî ku hatin berhev kirin, pêdivî ye ku dane di nav daneyek yekane de bêne yek kirin. Di dema entegrasyonê de, girîng e ku meriv pê ewle bibe ku daneyên ji çavkaniyên cûda lihevhatî û hevgirtî ne. Ev dibe ku çareserkirina pirsgirêkên wekî cûrbecûr formatên daneyê, yekîneyên pîvandinê, û celebên daneyê têkildar bike.
Mînak: Bifikirin ku hûn modelek pêşbînîker ji bo hilanîna xerîdar bi karanîna daneyên ji gelek beşan ên wekî firotanê, piştgirî û kirrûbirrê ava dikin. Hûn hewce ne ku van danehevan di nav danesek hevgirtî de bikin yek ku nêrînek tevdeyî ya rêwîtiya xerîdar temsîl dike.
2. Paqijkirina Daneyê
Paqijkirina daneyan bi tespîtkirin û rastkirina xeletî û nakokîyên di databasê de vedihewîne. Ev gav ji bo misogerkirina rastbûn û pêbaweriya daneyan pêdivî ye. Karên paqijkirina daneyê ev in:
- Handling Missing Nirxên: Daneyên wenda dibe ku ji ber sedemên cûrbecûr wekî xeletiyên têketina daneyê, xeletiya amûrê, an xirabûna daneyê çêbibin. Stratejiyên hevpar ên ji bo birêvebirina nirxên winda ev in:
- Sedema jêbirina: Rakirina tomarên bi nirxên wendakirî eger ew hindik bin û bandorek girîng li ser databasê neke.
- Imputation: Dagirtina nirxên wenda bi karanîna rêbazên statîstîkî yên wekî navgîn, navîn, an modê, an bi karanîna teknîkên sofîstîketir ên mîna K-ciranên herî nêzîk an jî binavkirina paşverû.
- Rakirina Duplicates: Qeydên ducarî dikarin analîzê xera bikin û divê bêne nasîn û rakirin. Ev bi taybetî di danehevan de girîng e ku her tomar divê saziyek yekta temsîl bike.
- Rastkirina Nakokîyan: Ev di nav xwe de standardîzekirina navnîşên daneyê yên ku divê yekreng bin, wek formatên tarîxê, etîketên kategorîk, an rewşa nivîsê vedihewîne.
Mînak: Di danehevek ku agahdariya xerîdar vedihewîne, dibe ku hûn di stûna 'Temen' de bi nirxên winda re rû bi rû bibin. Hûn dikarin hilbijêrin ku van nirxên wenda bi temenê navînî ya databasê tije bikin da ku belavkirinê biparêzin.
3. Veguheztina Daneyê
Veguheztina daneyan veguheztina daneyan nav formatek ku ji bo analîz û modelkirinê guncan e vedigire. Ev gav dikare bibe:
- Normalîzasyon û Standardkirin: Van teknîkan ji bo pîvandina taybetmendiyên jimareyî li ser rêzek an dabeşek hevpar têne bikar anîn, ku bi taybetî ji bo algorîtmayên ku ji pîvandina taybetmendiyê re hesas girîng e, wek Makîneyên Vektora Piştgiriyê an komkirina K-Means.
- Normalbûnê: Vejandina taybetmendiyan di nav rêzek [0, 1] de bi karanîna pîvana min-max.
- Standardkirin: Veguheztina taybetmendiyan ku xwediyê navgîniya 0 û veguheztina standard 1 be.
- Şîfrekirina Guherbarên Kategorî: Algorîtmayên fêrbûna makîneyê pêdivî bi têketina hejmarî heye. Ji ber vê yekê, guhêrbarên kategorîk divê bêne veguheztin nirxên hejmarî. Teknîkî ev in:
- Label Encoding: Ji her kategoriyê re jimareyek yekta diyar dike.
- Encoding One-Hot: Çêkirina stûnên binary ji bo her kategoriyê, ku dema ku di navbera kategoriyan de têkiliyek rêkûpêk tune be çêtir e.
- Endezyariya Taybetmendiyê: Afirandina taybetmendiyên nû an guheztina yên heyî ji bo baştirkirina performansa modelê. Ev dikare bibe:
- Taybetmendiyên Polynomial: Ji taybetmendiyên heyî têgînên danûstendinê an şertên pirnomî çê dikin.
- Binning: Veguherandina guhêrbarên domdar li yên kategorîk bi komkirina wan di bin daran.
Mînak: Di danehevek bi stûna 'Bajar' de ku daneyên kategorîk vedihewîne, dibe ku hûn şîfrekirina yek-germ bikar bînin da ku ji bo her bajarî stûnên binar biafirînin, bihêle ku model van wekî têketinên hejmarî şîrove bike.
4. Kêmkirina Daneyên
Teknolojiyên kêmkirina daneyê têne bikar anîn da ku hêjahiya daneyê kêm bikin û yekdestiya wê jî biparêzin. Ev dikare karbidestiya hesab û performansa modelê baştir bike. Rêbaz hene:
- Kêmkirina Dimensionality: Teknîkên wekî Analîzkirina Pêkhateya Sereke (PCA) an T-Berhevkirina Cîranê Stokastîk a Belavkirî (t-SNE) têne bikar anîn da ku hejmara taybetmendiyan kêm bikin dema ku cûdahî an avahî di daneyê de were parastin.
- Hilbijartina Taybetmendiyê: Li ser bingeha ceribandinên îstatîstîkî, analîza hevrêziyê, an pîvanên girîngiyê yên li gorî modelê, tenê taybetmendiyên herî têkildar nas kirin û hilgirtin.
Nimûne: Heke danegehek 100 taybetmendî dihewîne, PCA dikare were bikar anîn da ku vê yekê ji komek piçûktir a hêmanên sereke kêm bike ku pirraniya cûdabûnê digire, bi vî rengî modelê bêyî windabûna girîng a agahdariyê hêsan dike.
5. Dabeşkirina daneyan
Berî ku hûn modelek fêrbûna makîneyê perwerde bikin, pêdivî ye ku ji bo perwerde, pejirandin û ceribandinê daneyan li komên cihêreng veqetînin. Ev piştrast dike ku performansa modelê dikare li ser daneyên nedîtî were nirxandin, xetera zêdebûnê kêm dike.
- set perwerdeya: Parçeya daneyê ku ji bo perwerdekirina modelê tê bikar anîn.
- Validation Set: Binkomek veqetandî ku ji bo berhevkirina parametreyên modelê û girtina biryarên li ser mîmariya modelê tê bikar anîn.
- Test Set: Binkomek dawîn a ku ji bo nirxandina performansa modelê piştî perwerde û pejirandinê tê bikar anîn.
Pratîkek hevpar ev e ku meriv perçeyek 70-15-15 bikar bîne, lê ev dikare li gorî mezinahiya databasê û hewcedariyên taybetî yên projeyê ve girêdayî be.
6. Augmentation Data
Ji bo hin celeb daneyan, nemaze wêne û nivîsê, zêdekirina daneyê dikare were bikar anîn da ku bi çêkirina guhertoyên guhezbar ên daneyên heyî ve bi awayekî sûnî mezinahiya daneya perwerdehiyê zêde bike. Ev dikare bibe alîkar ku bihêzbûn û gelemperîkirina modelê baştir bike. Teknîkî ev in:
- Zêdekirina Wêne: Sepandina veguherînên wekî zivirandin, pîvandin, lêxistin, û verastkirina rengan ji bo afirandina nimûneyên perwerdehiya nû.
- Zêdekirina Nivîsar: Bikaranîna teknolojiyên mîna guheztina hevwateyan, danasîna rasthatî, an wergera paşde ji bo afirandina daneya nivîsê ya nû.
Mînak: Di peywirek dabeşkirina wêneyê de, dibe ku hûn zivirandinên bêserûber û guheztinan li wêneyan bicîh bikin da ku komek perwerdehiya cihêrengtir biafirînin, ku ji modelê re dibe alîkar ku daneyên nedîtî çêtir giştî bike.
Amûr û Platformên Ji bo Amadekirin û Paqijkirina Daneyan
Google Cloud gelek amûr û karûbar pêşkêşî dike ku amadekirin û paqijkirina daneyê hêsan dike:
- Google Cloud Dataprep: Amûrek dîtbarî ji bo vekolîn, paqijkirin û amadekirina daneyan ji bo analîzê. Ew navbeynkarek xwerû û pêşniyarên otomatîk peyda dike da ku pêvajoya amadekirina daneyê xweş bike.
- bigquery: Depoyek daneya bê server, ku bi tevahî rêve dibe, ku destûrê dide pirsên bilez ên SQL li ser daneyên mezin. Ew dikare were bikar anîn ku berî ku ew di nav modelên fêrbûna makîneyê de bihêle daneyan pêşdibze û paqij bike.
- Cloud Datalab: Amûrek înteraktîf ji bo vekolîn, analîzkirin, û dîtbarîkirina daneyan, ku dikare ji bo amadekirin û paqijkirina daneyan bi karanîna Python û SQL were bikar anîn.
- Cloud Dataflow: Karûbarek bi tevahî rêvekirî ya ji bo hilanînê û berhevkirina daneya berhevokê, ku dikare ji bo avakirina lûleyên amadekirina daneya tevlihev were bikar anîn.
Pêvajoya amadekirin û paqijkirina daneyan hêmanek girîng a xebata fêrbûna makîneyê ye. Ew gelek gavan vedihewîne, di nav de berhevkirina daneyan, paqijkirin, veguhertin, kêmkirin, dabeşkirin û zêdekirin. Her gav pêdivî bi baldarî û sepandina teknîkên guncan hewce dike da ku pê ewle bibe ku dane ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê ya bihêz û rast maqûl e. Bi karanîna amûr û platformên wekî yên ku ji hêla Google Cloud ve têne pêşkêş kirin, zanyarên daneyê û endezyarên fêrbûna makîneyê dikarin vê pêvajoyê xweş bikin û xweşbîn bikin, di dawiyê de rê li pêşkeftina modela bi bandortir û bikêrhatî bigirin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Whawt zimanê bernamekirinê ye ji bo fêrbûna makîneyê ew tenê Python e
- Fêrbûna makîneyê çawa li cîhana zanistî tê sepandin?
- Hûn çawa biryar didin ka kîjan algorîtmaya fêrbûna makîneyê bikar bînin û hûn wê çawa bibînin?
- Cûdahiyên di navbera Fêrbûna Federal, Hesabkirina Edge û Fêrbûna Makîneya Ser-Device de çi ne?
- Di projeyek fêrbûna makîneyê de kar û çalakiyên destpêkê yên taybetî çi ne?
- Ji bo pejirandina stratejî û modelek fêrbûna makîneyê ya taybetî qaîdeyên guncan çi ne?
- Kîjan parametre destnîşan dikin ku ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
- Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
- Tora neuralî ya kûr çi ye?
- Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin