user
मशीन लर्निंगमध्ये डेटा प्रीप्रोसेसिंग म्हणजे काय?


assistant
डेटा प्रीप्रोसेसिंग हे मशीन लर्निंग पाइपलाइनमधील एक महत्त्वपूर्ण टप्पा आहे ज्यामध्ये मशीन लर्निंग मॉडेलचे प्रशिक्षण आणि चाचणीसाठी योग्य स्वरूपामध्ये कच्चा डेटा साफ करणे, बदलणे आणि आयोजित करणे समाविष्ट आहे. तुमच्या डेटाची गुणवत्ता आणि तो किती चांगला तयार केला आहे याचा तुमच्या मॉडेल्सच्या कार्यप्रदर्शन आणि परिणामकारकतेवर लक्षणीय परिणाम होऊ शकतो. डेटा प्रीप्रोसेसिंगची प्राथमिक उद्दिष्टे म्हणजे डेटाची गुणवत्ता वाढवणे, हरवलेली मूल्ये हाताळणे, आवाज कमी करणे, आणि डेटा मशीन लर्निंग अल्गोरिदमद्वारे सहजपणे वापरता येईल अशा स्वरूपातील आहे याची खात्री करणे.

डेटा प्रीप्रोसेसिंगमध्ये अनेक कार्ये समाविष्ट आहेत, ज्यात हे समाविष्ट असू शकते:

1. **डेटा क्लीनिंग:** डेटामधील त्रुटी आणि विसंगती काढून टाकणे किंवा दुरुस्त करणे. यामध्ये डुप्लिकेट रेकॉर्ड हाताळणे, अयोग्यता दुरुस्त करणे आणि मॉडेलच्या कार्यक्षमतेवर विपरित परिणाम करू शकणार्‍या आउटलियर्स हाताळणे यांचा समावेश असू शकतो.

2. **मिसिंग व्हॅल्यूज हाताळणे:** काही डेटा पॉईंट्समध्ये मूल्य नसलेल्या उदाहरणांना संबोधित करणे. गहाळ डेटा हाताळण्यासाठीच्या धोरणांमध्ये आरोप (गहाळ मूल्ये अंदाजित किंवा गणना केलेल्या मूल्यांसह बदलणे) किंवा गहाळ मूल्यांसह उदाहरणे काढून टाकणे समाविष्ट आहे.

3. **डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन:** डेटाचे विश्लेषणासाठी योग्य फॉरमॅटमध्ये रूपांतर करणे. यामध्ये वैशिष्ट्यांचे स्केलिंग, सामान्यीकरण किंवा मानकीकरण समाविष्ट असू शकते जेणेकरुन ते समान स्केलवर असल्याची खात्री करण्यासाठी, जे अल्गोरिदम जलद अभिसरण आणि चांगले कार्य करण्यास मदत करू शकतात. काही अल्गोरिदम, जसे की अंतर-आधारित पद्धती, वैशिष्ट्य मोजणीसाठी संवेदनशील असतात.

4. **वैशिष्ट्य निवड:** मॉडेलमध्ये समाविष्ट करण्यासाठी संबंधित वैशिष्ट्यांचा किंवा विशेषतांचा उपसंच निवडणे. अप्रासंगिक किंवा अनावश्यक वैशिष्ट्ये काढून टाकल्याने मॉडेल सुलभ होऊ शकते, ओव्हरफिटिंगचा धोका कमी होतो आणि प्रशिक्षणाची गती वाढते.

5. **वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी:** डेटामधील अंतर्निहित नमुन्यांचे उत्तम प्रकारे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी विद्यमान वैशिष्ट्यांमधून नवीन वैशिष्ट्ये तयार करणे. यामध्ये वैशिष्‍ट्ये संयोजित करणे, चल बदलणे किंवा परस्परसंवाद संज्ञा तयार करणे यांचा समावेश असू शकतो.

6. **एन्कोडिंग कॅटेगरीकल व्हेरिएबल्स:** मशीन लर्निंग अल्गोरिदम समजू शकतील अशा वर्गीय व्हेरिएबल्सचे (नॉन-न्यूमेरिक व्हेरिएबल्स, जसे की "लिंग" किंवा "रंग") संख्यात्मक फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित करणे. यामध्ये वन-हॉट एन्कोडिंग, लेबल एन्कोडिंग किंवा ऑर्डिनल एन्कोडिंग सारख्या तंत्रांचा समावेश असू शकतो.

7. **असंतुलित डेटा हाताळणे:** लक्ष्य व्हेरिएबलमधील वर्ग समान रीतीने वितरीत केलेले नसलेल्या परिस्थितींना संबोधित करणे. डेटासेट संतुलित करण्यासाठी ओव्हरसॅम्पलिंग, अंडरसॅम्पलिंग किंवा सिंथेटिक डेटा जनरेशन वापरणे यासारख्या तंत्रांचा वापर केला जाऊ शकतो.

8. **मजकूर आणि प्रतिमा प्रक्रिया:** मजकूर किंवा प्रतिमा डेटाचा समावेश असलेल्या कार्यांसाठी, प्रीप्रोसेसिंगमध्ये टोकनायझेशन, स्टेमिंग, स्टॉप शब्द काढून टाकणे किंवा प्रतिमांचा आकार बदलणे आणि सामान्य करणे यासारख्या कार्यांचा समावेश असू शकतो.

9. **वेळ मालिका डेटा प्रोसेसिंग:** टाइम लॅग, रोलिंग अॅव्हरेज किंवा इतर वेळ-आधारित परिवर्तनांचा विचार करून तात्पुरता डेटा हाताळणे.

10. **डेटा विभाजन:** डेटासेटचे प्रशिक्षण, प्रमाणीकरण आणि चाचणी सेटमध्ये विभाजन करणे. हे न पाहिलेले डेटा आणि ट्यूनिंग हायपरपॅरामीटर्सवरील मॉडेल कार्यप्रदर्शनाचे मूल्यांकन करण्यात मदत करते.

डेटा प्रीप्रोसेसिंग डेटाचे स्वरूप आणि मशीन लर्निंग टास्कच्या विशिष्ट आवश्यकतांवर अवलंबून असते. हे एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे जे सुनिश्चित करते की डेटा योग्यरित्या फॉरमॅट केलेला आहे आणि मशीन लर्निंग अल्गोरिदमला अर्थपूर्ण इनपुट प्रदान करण्यासाठी तयार आहे, शेवटी अधिक अचूक आणि विश्वासार्ह मॉडेल बनवते.