മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ, ഈ സാധാരണ തെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക

നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലന ഡാറ്റ മികച്ചതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ നുറുങ്ങുകൾ പിന്തുടരുക.

മിഗുവൽ ഡി സെർവാന്റസ് പറഞ്ഞതുപോലെ, “കഠിനാധ്വാനം ഭാഗ്യത്തിന്റെ അമ്മയാണ്.” മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡവലപ്പർമാർക്ക്, മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തിൽ ഈ ജാഗ്രത ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കുറഞ്ഞ നിലവാരമുള്ള, മോശം ഘടനയുള്ള അല്ലെങ്കിൽ അപര്യാപ്തമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നേടിയ മോഡലുകൾ മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കും, ഇത് മോശം തീരുമാനങ്ങൾക്കും വിഭവങ്ങൾ പാഴാക്കുന്നതിനും കാരണമാകും.

മിക്ക ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാരും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഡവലപ്പർമാരും ഈ വസ്തുത തിരിച്ചറിയുന്നു, പലപ്പോഴും ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ അവരുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകളുടെ പതിവ് ഭാഗമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവർക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും ഉദ്ദേശിച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുമെന്ന് ഇതിനർത്ഥമില്ല.

മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കലിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ

ഈ സന്ദർഭത്തിൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിന്റെ ലക്ഷ്യം നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മികച്ച ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ്. ശരിയായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഇല്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്ക് കൃത്യമായ പ്രകടനം നടത്താൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല, ഇത് നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ കേസിന് (കൾ) അപ്രതീക്ഷിത ഫലങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും. കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പക്ഷപാതപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുത്തേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക പ്രദേശത്ത് നിന്നുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് ശബ്ദങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, മറ്റ് പ്രദേശങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഉച്ചാരണമുള്ള ആളുകളുടെ ശബ്ദങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിഞ്ഞേക്കില്ല.

അത്തരം അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ പതിവായി നിരവധി പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ നടത്തുന്നു.

ഡാറ്റാ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു. നഷ്ടപ്പെട്ടതും ശൂന്യവുമായ മൂല്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക, അസ്ഥിരമായ ഡാറ്റ പരിഹരിക്കുക, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ നീക്കംചെയ്യുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മിക്കവാറും ശൂന്യമായ മൂല്യങ്ങളുള്ള ഒരു കോളം നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, കോളം ഇല്ലാതാക്കുന്നത് മികച്ച പരിശീലനത്തിലേക്ക് നയിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതുപോലെ, താമസിക്കുന്ന രാജ്യങ്ങൾ അസ്ഥിരമായ രീതിയിൽ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റാബേസിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കോളം ഉണ്ടായിരിക്കാം – ചില എൻട്രികൾ “യുകെ” എന്ന് വായിക്കാം, മറ്റുള്ളവ “യുണൈറ്റഡ് കിംഗ്ഡം” എന്ന് വായിക്കാം. അത്തരമൊരു സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റിലേക്കോ മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിലേക്കോ പരിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരിക്കും

Dimensionality കുറയ്ക്കുന്നു. പരിശീലനത്തിനായി നിങ്ങൾ ശേഖരിച്ച എല്ലാ സവിശേഷതകളും കോളങ്ങളും പ്രസക്തമല്ല എന്നത് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തിന് പ്രധാനമല്ലാത്ത കോളങ്ങളോ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളോ നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഫീച്ചർ സെലക്ഷൻ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, പ്രിൻസിപ്പൽ ഘടക വിശകലനം (പിസിഎ) എന്നിവ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത മാനങ്ങൾ-കുറയ്ക്കൽ ടെക്നിക്കുകൾ ഉണ്ട്, ഇത് അളവുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം.

ചിലപ്പോൾ നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ കേസിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി രണ്ട് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങലുകളുടെ ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ഫീൽഡിനുള്ളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ തകർക്കാം, അത് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത കോളങ്ങളായി മാറും – ഒന്ന് ദിവസത്തെ സമയത്തിനും മറ്റൊന്ന് ആഴ്ചയിലെ ദിവസത്തിനും. നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ ഈ വേരിയബിളുകളിൽ ഓരോന്നിനെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒറ്റപ്പെട്ട് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തണമെന്ന് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നത് വിലപ്പെട്ടതായിരിക്കും.

നോമലൈസിംഗ് ഡാറ്റ. ഡാറ്റയെ ഒരു പൊതു സ്കെയിലിലേക്ക് കൊണ്ടുവരാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ് ഡാറ്റ നോർമലൈസേഷൻ. വ്യത്യസ്ത മൂല്യ ശ്രേണികളുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ഉള്ളപ്പോൾ ഈ സാങ്കേതികത ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് 1 മുതൽ 125 വയസ്സ് വരെയുള്ള ഡാറ്റയും 1,000 മുതൽ 10,000,000 വരെ വിൽപ്പന ഡാറ്റയും ഉണ്ടായിരിക്കാം. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഡാറ്റ ഒരു പൊതു സ്കെയിലിലേക്ക് സാധാരണ നിലയിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗിനായുള്ള ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കലിന്റെ ലക്ഷ്യം നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ ഫീഡ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ കഴിയുന്നത്ര കൃത്യവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ്. നൽകിയിരിക്കുന്ന മോഡൽ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ട നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസുകളുമായി ഡാറ്റ വിന്യസിക്കാനും തയ്യാറാക്കൽ സഹായിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച്, നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഡാറ്റ സവിശേഷതകൾ, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികൾ മുതലായവ വ്യാപകമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിലെ സാധാരണ തെറ്റുകൾ

എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ അത് മാത്രമാണ് – അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ. പലപ്പോഴും, എഞ്ചിനീയർമാർ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ പ്രക്രിയയിലെ ചില നിർണായക ഘട്ടങ്ങൾ അവഗണിക്കുന്നു:

പ്രാതിനിധ്യ ഡാറ്റയുടെ അഭാവം. ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഡാറ്റ നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഇത് ചെയ്യുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ മോഡൽ പോലുള്ള പക്ഷപാതപരമായ മോഡലുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന ഡാറ്റാ പരിശീലന തെറ്റാണ്.

പ്രതിനിധി ഡാറ്റ നേടുന്നതിന്, നിങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളെക്കുറിച്ച് ക്രിയാത്മകമായി ചിന്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമായ ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയെ പൂർണ്ണമായും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നില്ലായിരിക്കാം, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ ഉപയോഗ കേസുകൾ വിമർശനാത്മകമായി വിലയിരുത്തുന്നതും അവയെയെല്ലാം പക്ഷപാതരഹിതമായ രീതിയിൽ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് നേടാൻ കഴിയുന്നതും പ്രധാനമാണ്.

ഡാറ്റയുടെ തെറ്റായ അളവ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെയും മുഖമുദ്രകളിലൊന്ന് അവരെ ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അളവാണ് – പക്ഷേ എത്ര പരിശീലന ഡാറ്റ മതി?

നിങ്ങൾക്ക് താരതമ്യേന ലളിതമായ ഒരു മോഡൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ വളരെ ഇടുങ്ങിയതും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ ഉപയോഗ കേസിനെ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ, ഇതിന് വലിയ അളവിലുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമില്ല. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപയോഗ കേസുകളെ പിന്തുണയ്ക്കേണ്ടവയ്ക്ക് സാധാരണയായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.

നിങ്ങൾ ഡാറ്റാ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന മോഡലിന്റെ സവിശേഷ ആവശ്യകതകൾ വിലയിരുത്തുകയും ഉചിതമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും വേണം എന്നതാണ് കാര്യം. ഡാറ്റാ വോളിയം ചോദ്യത്തിന് ഒരു വലുപ്പത്തിന് അനുയോജ്യമായ സമീപനമില്ല.

തെറ്റായ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ സോഫ്റ്റ്വെയറിലെ ബഗുകൾ പോലെയാണ്: അവ ഫലത്തിൽ ഒഴിവാക്കാനാവാത്തതാണ്, അവ വ്യാപകമാണ്, അവ നിരാശാജനകമാണ്, അവയിൽ ചിലത് മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ വളരെ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. മൂല്യവത്തായ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കാതെ ഒരു പരിശീലന ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ പിന്തുടരാൻ നിങ്ങൾക്ക് ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ ചെലവഴിക്കാൻ കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് പ്രസക്തമല്ലാത്ത ഡാറ്റ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ.

ഈ തെറ്റ് ഒഴിവാക്കുന്നതിന്, നിങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റാ സെറ്റിനുള്ളിലെ ഏത് വിവരങ്ങളാണ് നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ കേസുകൾക്ക് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക, ആ ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും മികച്ചതാക്കുന്നത് മികച്ചതായിരിക്കും, പക്ഷേ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നത് പ്രായോഗികമല്ല, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏറ്റവും മികച്ച വരുമാനം നൽകുന്ന ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര മാറ്റങ്ങളിൽ നിക്ഷേപിക്കുക.

മനുഷ്യരെ ലൂപ്പിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കുന്നു. സ്കെയിലിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഓട്ടോമേഷൻ ആവശ്യമാണ്. മറ്റ് ജോലികൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ ടാഗ് ചെയ്യാനും സംഘടിപ്പിക്കാനും ആവശ്യമായ മിക്ക ജോലികളും യാന്ത്രികമാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കലിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉപകരണങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് യാഥാർത്ഥ്യബോധമില്ലാത്തതാണ്.

നിങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങൾ അപ്രതീക്ഷിത സാഹചര്യങ്ങളോ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ ഓട്ടോമേഷൻ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കില്ല. ഇക്കാരണത്താൽ, മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടം നിലനിർത്തേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾക്ക് മതിയായ ഡാറ്റ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ. കാണാതായ ഒരു ഫീൽഡിൽ ഏത് മൂല്യം നിലനിൽക്കണമെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നത് പോലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ മനുഷ്യർക്ക് എടുക്കാൻ കഴിയും, ഇത് അപര്യാപ്തമായ ഡാറ്റ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ തരംതിരിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാകാത്ത അപ്രതീക്ഷിത ഔട്ട്ലിയർ കേസുകളും മനുഷ്യ അവലോകനത്തിന് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഉപസംഹാരം: ഡാറ്റാ തയ്യാറെടുപ്പുകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കൽ

ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ കഠിനാധ്വാനമാണെന്ന വസ്തുതയെ മറികടക്കാൻ കഴിയില്ല. എന്നിരുന്നാലും ഇത് നിർണായക ജോലിയാണ്, കാരണം നിങ്ങൾ ഡാറ്റാ തയ്യാറെടുപ്പിന്റെ കനത്ത ലിഫ്റ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കുകയാണെങ്കിൽ – അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് മുകളിലേക്കും അപ്പുറത്തേക്കും പോകാതെ നിങ്ങൾ അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ മാത്രം നിർവഹിക്കുകയാണെങ്കിൽ – നിങ്ങൾക്ക് പ്രതീക്ഷകളിൽ കുറവുള്ള മോഡലുകൾ ഉണ്ടാകും. പകരം, നിങ്ങളുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകൾ ഏത് തരം ഡാറ്റയിലാണ് പരിശീലനം നൽകേണ്ടതെന്ന് തന്ത്രപരമായി ചിന്തിക്കുകയും അവരുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഫോർമാറ്റുകളിലും വോള്യങ്ങളിലും ഡാറ്റ നൽകുകയും ചെയ്യുക.