अपने डेटा को प्रीप्रोसेस करना एक घर की नींव रखने जैसा है। जिस तरह एक मजबूत नींव घर की स्थायित्व और सुरक्षा सुनिश्चित करती है, उसी तरह प्रभावी प्रीप्रोसेसिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) परियोजनाओं की सफलता सुनिश्चित करती है। इस महत्वपूर्ण कदम में आपके डेटा को साफ करना और व्यवस्थित करना और इसे आपके मशीन-लर्निंग मॉडल के लिए तैयार करना शामिल है।
इसके बिना, आपको संभवतः अपने पूरे प्रोजेक्ट को पटरी से उतारने वाली समस्याओं का सामना करना पड़ेगा। प्रीप्रोसेसिंग के लिए समय समर्पित करके, आप खुद को सफलता के लिए तैयार करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि आपके मॉडल सटीक, कुशल और व्यावहारिक हों।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग क्या है?
"डेटा प्रीप्रोसेसिंग आपके डेटा को आपके मशीन-लर्निंग मॉडल में फीड करने से पहले तैयार करता है।"
इसे खाना पकाने से पहले सामग्री तैयार करने के रूप में सोचें। इस चरण में आपके डेटा को साफ़ करना, गायब मानों को संभालना, आपके डेटा को सामान्य बनाना या स्केल करना और श्रेणीबद्ध चर को उस प्रारूप में एन्कोड करना शामिल है जिसे आपका एल्गोरिदम समझ सकता है।
यह प्रक्रिया मशीन लर्निंग पाइपलाइन के लिए मौलिक है। यह आपके मॉडल की सीखने की क्षमता को बेहतर बनाने के लिए आपके डेटा की गुणवत्ता को बढ़ाता है। आपके डेटा को प्रीप्रोसेस करके, आप सटीकता में उल्लेखनीय वृद्धि करते हैं आपके मॉडलों का. एल्गोरिदम के पढ़ने और सीखने के लिए स्वच्छ, अच्छी तरह से तैयार किया गया डेटा अधिक प्रबंधनीय है, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणियां और बेहतर प्रदर्शन होता है।
अच्छा डेटा प्रीप्रोसेसिंग सीधे आपके एआई प्रोजेक्ट्स की सफलता पर प्रभाव डालता है। यह खराब प्रदर्शन करने वाले मॉडल और सफल मॉडल के बीच का अंतर है। अच्छी तरह से संसाधित डेटा के साथ, आपके मॉडल तेजी से प्रशिक्षित हो सकते हैं, बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं और प्रभावशाली परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। 2021 में एक सर्वे में पाया गया, उभरते बाजारों में 56% व्यवसाय ने अपने कम से कम एक कार्य में AI को अपनाया था।
प्रीप्रोसेसिंग में डेटा सुरक्षा संबंधी विचार
"प्रीप्रोसेसिंग के दौरान डेटा गोपनीयता की सुरक्षा करना - विशेष रूप से संवेदनशील जानकारी को संभालते समय - आवश्यक है।"
साइबर सुरक्षा बन जाती है प्रबंधित आईटी सेवाओं के लिए मौलिक प्राथमिकता और यह सुनिश्चित करता है कि डेटा का प्रत्येक भाग संभावित उल्लंघनों से सुरक्षित है। एआई परियोजनाओं के डेटा सुरक्षा नियमों और नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए व्यक्तिगत डेटा को हमेशा अज्ञात या छद्म नाम दें, पहुंच नियंत्रण लागू करें और डेटा एन्क्रिप्ट करें।
इसके अलावा, डेटा की सुरक्षा के लिए नवीनतम सुरक्षा प्रोटोकॉल और कानूनी आवश्यकताओं के साथ अपडेट रहें और उपयोगकर्ताओं को उनकी गोपनीयता का महत्व और सम्मान दिखाकर उनके साथ विश्वास कायम करें। चारों ओर 40% कंपनियाँ AI तकनीक का लाभ उठाती हैं उनके व्यावसायिक डेटा को एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना, निर्णय लेने और अंतर्दृष्टि को बढ़ाना।
चरण 1: डेटा सफ़ाई
डेटा साफ़ करने से आपके एआई मॉडल के परिणामों में गड़बड़ी करने वाली अशुद्धियाँ और विसंगतियाँ दूर हो जाती हैं। जब लुप्त मूल्यों की बात आती है, तो आपके पास आरोपण, अवलोकन के आधार पर लुप्त डेटा को भरना या हटाना जैसे विकल्प होते हैं। आप अपने डेटा सेट की अखंडता बनाए रखने के लिए लापता मानों वाली पंक्तियों या स्तंभों को भी हटा सकते हैं।
आउटलेर्स से निपटना - डेटा बिंदु अन्य टिप्पणियों से काफी भिन्न हैं - भी आवश्यक है। आप उन्हें अधिक अपेक्षित सीमा के भीतर समायोजित कर सकते हैं या यदि उनमें त्रुटि होने की संभावना है तो उन्हें हटा सकते हैं। ये रणनीतियाँ सुनिश्चित करती हैं कि आपका डेटा वास्तविक दुनिया के उन परिदृश्यों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करता है जिन्हें आप मॉडल करने का प्रयास कर रहे हैं।
चरण 2: डेटा एकीकरण और परिवर्तन
विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत करना एक पहेली को इकट्ठा करने जैसा है। चित्र को पूरा करने के लिए प्रत्येक टुकड़े को पूरी तरह से फिट होना चाहिए। इस प्रक्रिया में संगति महत्वपूर्ण है क्योंकि यह गारंटी देता है कि डेटा - उत्पत्ति की परवाह किए बिना - हो सकता है बिना किसी विसंगति के एक साथ विश्लेषण किया गया परिणामों को विकृत करना। डेटा परिवर्तन इस सामंजस्य को प्राप्त करने में महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से एकीकरण, प्रबंधन और माइग्रेशन प्रक्रियाओं के दौरान।
सामान्यीकरण और स्केलिंग जैसी तकनीकें महत्वपूर्ण हैं। सामान्यीकरण मानों की सीमाओं में अंतर को विकृत किए बिना डेटा सेट में मानों को एक मानक पैमाने पर समायोजित करता है, जबकि स्केलिंग डेटा को एक विशिष्ट पैमाने पर समायोजित करता है, जैसे शून्य से एक, जिससे सभी इनपुट चर तुलनीय हो जाते हैं। ये विधियाँ सुनिश्चित करती हैं कि डेटा का प्रत्येक भाग आपके द्वारा वांछित अंतर्दृष्टि में सार्थक योगदान दे। 2021 में, आधे से अधिक संगठनों ने AI रखा और उन्नति के लिए मशीन लर्निंग पहल उनकी प्राथमिकता सूची में सबसे ऊपर है।
चरण 3: डेटा में कमी
डेटा आयामीता को कम करना आपके डेटा सेट को उसके सार को खोए बिना सरल बनाने के बारे में है। उदाहरण के लिए, प्रमुख घटक विश्लेषण एक लोकप्रिय तरीका है जिसका उपयोग आपके डेटा को ऑर्थोगोनल घटकों के एक सेट में बदलने, उनके भिन्नता के आधार पर रैंकिंग करने के लिए किया जाता है। उच्चतम विचरण वाले घटकों पर ध्यान केंद्रित करने से चर की संख्या कम हो सकती है और आपके डेटा सेट को संसाधित करना आसान और तेज़ हो सकता है।
हालाँकि, कला सरलीकरण और सूचना प्रतिधारण के बीच सही संतुलन बनाने में निहित है। बहुत सारे आयाम हटाने से बहुमूल्य जानकारी खो सकती है, जो मॉडल की सटीकता को प्रभावित कर सकती है। लक्ष्य यह है कि डेटा सेट को उसकी पूर्वानुमानित शक्ति को संरक्षित करते हुए यथासंभव कम रखा जाए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपके मॉडल कुशल और प्रभावी बने रहें।
चरण 4: डेटा एन्कोडिंग
कल्पना कीजिए कि आप कंप्यूटर को विभिन्न प्रकार के फलों को समझना सिखाने का प्रयास कर रहे हैं। जिस प्रकार आपके लिए जटिल नामों की तुलना में संख्याओं को याद रखना आसान होता है, उसी प्रकार कंप्यूटर के लिए संख्याओं के साथ काम करना आसान होता है। इसलिए, एन्कोडिंग श्रेणीबद्ध डेटा को एक संख्यात्मक प्रारूप में बदल देती है जिसे एल्गोरिदम समझ सकता है।
वन-हॉट एन्कोडिंग और लेबल एन्कोडिंग जैसी तकनीकें इसके लिए आपके पसंदीदा उपकरण हैं। प्रत्येक श्रेणी को एक-हॉट एन्कोडिंग के साथ अपना स्वयं का कॉलम मिलता है, और प्रत्येक श्रेणी में लेबल एन्कोडिंग के साथ एक अद्वितीय संख्या होती है।
उचित एन्कोडिंग विधि चुनना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह आपके मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम और आपके द्वारा काम कर रहे डेटा प्रकार से मेल खाना चाहिए। अपने डेटा के लिए सही टूल चुनना यह सुनिश्चित करता है कि आपका प्रोजेक्ट सुचारू रूप से चले।
प्रीप्रोसेसिंग के साथ अपने डेटा की शक्ति को अनलॉक करें
इस विश्वास के साथ अपनी परियोजनाओं में शामिल हों कि सफलता के लिए ठोस प्रीप्रोसेसिंग आपका गुप्त हथियार है। अपने डेटा को साफ़ करने, एनकोड करने और सामान्य करने के लिए समय निकालने से आपके AI मॉडल को चमकने के लिए मंच तैयार होता है। इन सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने से आपकी एआई यात्रा में अभूतपूर्व खोजों और उपलब्धियों का मार्ग प्रशस्त होता है।
इसके अलावा पढ़ें एआई के साथ स्मार्ट शॉपिंग: आपका व्यक्तिगत अनुभव
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- स्रोत: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/
