28 KiB
मेसिन लर्निङका प्रविधिहरू
मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्ने, प्रयोग गर्ने, र मर्मत गर्ने प्रक्रिया तथा ती मोडेलहरूले प्रयोग गर्ने डाटा धेरै अन्य विकास कार्यप्रवाहहरूभन्दा धेरै फरक प्रक्रिया हो। यस पाठमा, हामी यस प्रक्रियालाई प्रष्ट पार्नेछौं, र तपाईंले जान्नु पर्ने मुख्य प्रविधिहरूको रूपरेखा बनाउनेछौं। तपाईंले:
- उच्च स्तरमा मेसिन लर्निङको आधारभूत प्रक्रियाहरू बुझ्ने।
- 'मोडेलहरू', 'पूर्वानुमानहरू', र 'प्रशिक्षण डाटा' जस्ता आधारभूत अवधारणा अन्वेषण गर्ने।
पूर्व-पाठ क्विज
🎥 माथिको छवि क्लिक गरी यस पाठमा छोटो भिडियो हेर्नुहोस्।
परिचय
उच्च स्तरमा मेसिन लर्निङ (एमएल) प्रक्रिया निर्माण गर्ने कला केही चरणहरूमा बनेको हुन्छ:
- प्रश्न तय गर्नुहोस्। धेरै एमएल प्रक्रियाहरू एक यस्तो प्रश्न सोधेर सुरु हुन्छन् जुन सरल सशर्त प्रोग्राम वा नियम-आधारित इन्जिनले उत्तर दिन सक्दैन। यी प्रश्नहरू प्रायः डाटा सङ्ग्रहमा आधारित पूर्वानुमानहरू वरिपरि घूम्छन्।
- डाटा सङ्कलन र तयारी गर्नुहोस्। आफ्नो प्रश्नको उत्तर दिन सक्षम हुन, तपाईंलाई डाटा आवश्यक हुन्छ। डाटाको गुणस्तर र कहिलेकाहीं मात्राले तपाईंको आरम्भिक प्रश्न कति राम्रोसंग उत्तर दिन सकिन्छ भन्ने निर्धारण गर्दछ। डाटा दृश्यात्मकरण यस चरणको महत्त्वपूर्ण पक्ष हो। यस चरणमा मोडेल निर्माणका लागि डाटालाई प्रशिक्षण र परीक्षण समूहमा पनि विभाजन गरिन्छ।
- प्रशिक्षण विधि चयन गर्नुहोस्। आफ्नो प्रश्न र डाटाको प्रकृतिमा आधारित भएर, तपाईंले आफ्नो डाटालाई सबैभन्दा राम्रो ढङ्गले प्रतिबिम्बित गर्ने र सही पूर्वानुमान गर्न सक्ने मोडेल प्रशिक्षण गर्न कस्तो विधि प्रयोग गर्ने निर्णय गर्नुपर्छ। यो एमएल प्रक्रियाको त्यो भाग हो जसमा विशिष्ट विशेषज्ञता र प्रायः धेरै प्रयोग आवश्यक पर्छ।
- मोडेल प्रशिक्षण गर्नुहोस्। आफ्नो प्रशिक्षण डाटाको प्रयोग गरी विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर मोडेललाई डाटामा रहेका ढाँचाहरू चिन्ने गरी प्रशिक्षण गर्नुहुन्छ। मोडेलले आन्तरिक तौलहरू प्रयोग गर्न सक्छ जुन समायोजन गरेर डाटाका केही भागहरूलाई बढी प्राथमिकता दिन सक्छ र राम्रो मोडेल निर्माण गर्न सक्छ।
- मोडेल मूल्याङ्कन गर्नुहोस्। तपाईंले कहिल्यै नदेखेको डाटा (तपाईंको परीक्षण डाटा) प्रयोग गरेर मोडेल कति राम्रो छ हेर्नुहुन्छ।
- प्यारामिटर ट्यूनिंग। मोडेलको प्रदर्शनका आधारमा, तपाईंले प्रशिक्षणमा प्रयोग गरिएका एल्गोरिदमहरूको व्यवहार नियन्त्रण गर्ने विभिन्न प्यारामिटरहरू वा चरहरूलाई परिवर्तन गरी प्रक्रिया पुन: गर्न सक्नुहुन्छ।
- पूर्वानुमान गर्नुहोस्। नयाँ इनपुटहरूसँग मोडेलको सटीकताका लागि परीक्षण गर्नुहोस्।
कस्तो प्रश्न सोध्ने
कम्प्युटरहरू डाटामा लुकेका ढाँचाहरू पत्ता लगाउन विशेष दक्ष हुन्छन्। यो उपयोगिता अनुसन्धानकर्ताहरूका लागि धेरै उपयोगी हुन्छ जसले सशर्त नियम-इन्जिन सिर्जना गरेर सजिलै उत्तर नदिइने प्रश्नहरू सोधेका हुन्छन्। उदाहरणका लागि, एक बीमाकर्मी कार्यका लागि, डाटा वैज्ञानिकले बुकेको नियमहरू तयार पार्न सक्छन् जुन धूम्रपान गर्ने र नगर्नेहरूका मृत्यु दरको लागि हुन्छ।
तर जब धेरै अन्य चरहरूलाई पनि समावेश गरिन्छ, एमएल मोडेलले विगतको स्वास्थ्य इतिहासमा आधारित भविष्यको मृत्यु दरहरू पूर्वानुमान गर्न अधिक प्रभावकारी साबित हुन सक्छ। एउटा रमाइलो उदाहरण हुन सक्छ, दिइएको स्थानमा अप्रिल महिनाको मौसम पूर्वानुमान बनाउने, जसमा अक्षांश, देशांश, जलवायु परिवर्तन, समुद्रको नजिकाई, जेट स्ट्रीमका ढाँचाहरू लगायत धेरै डाटाहरू समावेश छन्।
✅ यस स्लाइड डेक मा मौसम मोडेलहरू सम्बद्ध इतिहासात्मक दृष्टिकोणबाट एमएलको प्रयोगसम्बन्धी जानकारी छ।
मोडेल निर्माण अघि गर्नु पर्ने कामहरू
मोडेल निर्माण सुरु गर्नु अघि, तपाईंले केही कामहरू पूरा गर्न आवश्यक हुन्छ। तपाईंको प्रश्न परीक्षण गर्न र मोडेलको पूर्वानुमानमा आधारित एउटा परिकल्पना बनाउन, तपाईंले केहि अङ्गहरू पहिचान गर्न र कन्फिगर गर्न आवश्यक हुन्छ।
डाटा
तपाईंको प्रश्नलाई प्रमाणिकतासँग उत्तर दिन सक्षम हुन, तपाईंलाई सही प्रकारको पर्याप्त डाटा चाहिन्छ। यस बिन्दुमा गर्नु पर्ने दुई कुरा छन्:
- डाटा सङ्कलन। डाटा विश्लेषणमा निष्पक्षताको बारेमा अघिल्लो पाठ सम्झँदै, सावधानीपूर्वक डाटा सङ्कलन गर्नुहोस्। यस डाटाका स्रोतहरू, यसमा रहेको कुनै पनि पूर्वाग्रहहरू, र यसको उत्पत्तिलाई सचेत रहनुहोस् र दस्तावेज गर्नुहोस्।
- डाटा तयारी। डाटा तयारी प्रक्रियामा धेरै चरणहरू छन्। तपाईंलाई विभिन्न स्रोतबाट आएको डाटालाई एकसाथ जोड्न र सामान्य बनाउनु पर्न सक्छ। तपाईं स्ट्रिङलाई सङ्ख्यामा परिवर्तन गरेर डाटाको गुणस्तर र मात्रामा सुधार गर्न सक्नुहुन्छ (जस्तै हामीले क्लस्टरिङ मा गरेजस्तै)। तपाईं मूल डाटाबाट नयाँ डाटा पनि उत्पादन गर्न सक्नुहुन्छ (जस्तै श्रेणीकरण मा गर्छौं)। तपाईं डाटालाई सफा र सम्पादन गर्न सक्नुहुन्छ (जस्तो हामी वेब एप पाठ अघि गर्नेछौं)। अन्ततः, तपाईंले यसलाई यादृच्छिक पार्न र मिक्स गर्न पनि आवश्यक पर्न सक्छ, तपाईंको प्रशिक्षण प्रविधिहरूमा भर पर्छ।
✅ डाटा सङ्कलन र प्रक्रिया गरेपछि, यसको आकारले तपाईंको प्रश्न समाधान गर्न सक्नेछ कि सक्दैन जाँच गर्न केही समय लिनुहोस्। हामीले क्लस्टरिङ पाठहरूमा पनि देख्यौं कि कहिलेकाहीं डाटाले दिइएको कार्यमा राम्रो प्रदर्शन नगर्न सक्छ!
विशेषताहरू र लक्ष्य
विशेषता भनेको तपाईंको डाटाको मापन योग्य गुण हो। धेरै डेटासेटहरूमा यो 'मिति', 'आकार', वा 'रंग' जस्ता स्तम्भ शीर्षकको रूपमा व्यक्त हुन्छ। तपाईंको विशेषता चर, प्रायः कोडमा X को रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, इनपुट चर हो जुन मोडेल प्रशिक्षणका लागि प्रयोग गरिनेछ।
लक्ष्य भनेको त्यो वस्तु हो जुन तपाईं पूर्वानुमान गर्न खोज्दै हुनुहुन्छ। लक्ष्य, प्रायः कोडमा y को रूपमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, तपाईंले आफ्नो डाटाबाट सोध्ने प्रश्नको उत्तर जनाउँछ: डिसेम्बरमा, कुन रंगको सिँघडा सबैभन्दा सस्तो हुन्छ? स्यान फ्रान्सिस्कोमा, कुन छिमेकहरूमा सबैभन्दा राम्रो घरमूल्य मूल्य हुनेछ? कहिलेकाहीं लक्ष्यलाई लेबल विशेषता पनि भनिन्छ।
आफ्नो विशेषता चर चयन
🎓 विशेषता चयन र विशेषता निकासी मोडेल बनाउँदा कुन चर छनोट गर्ने जान्न कसरी? तपाईंले सम्भवत: सबैभन्दा प्रभावकारी मोडेलका लागि सही चरहरू चयन गर्न विशेषता चयन वा विशेषता निकासी प्रक्रियामा जानुहुनेछ। यी एउटै होइनन्: "विशेषता निकासीले मूल विशेषताहरूको कार्यहरूबाट नयाँ विशेषताहरू सिर्जना गर्छ, जबकि विशेषता चयनले विशेषताहरूको उपसमूह फर्काउँछ।" (स्रोत)
आफ्नो डाटा दृश्यात्मकरण गर्नुहोस्
डाटा वैज्ञानिकको उपकरण बजारको एक महत्वपूर्ण पक्ष हो डाटालाई दृश्यात्मक बनाउन Seaborn वा MatPlotLib जस्ता धेरै उत्कृष्ट पुस्तकालयहरू प्रयोग गर्ने क्षमता। तपाईंको डाटालाई दृश्यमा प्रस्तुत गर्दा तपाईंले लुकेका सम्बन्धहरू पत्ता लगाउन सक्नुहुन्छ जसलाई तपाईं उपयोग गर्न सक्नुहुन्छ। तपाईंका दृश्यले पूर्वाग्रह वा असन्तुलित डाटा पत्ता लगाउन पनि मद्दत गर्न सक्छ (जस्तै हामीले श्रेणीकरण मा पत्ता लगायौं)।
आफ्नो डेटासेट विभाजन गर्नुहोस्
प्रशिक्षण अघि, तपाईंको डेटासेटलाई दुई वा बढी असमान आकारका भागहरूमा विभाजन गर्न आवश्यक हुन्छ जुन अझै डाटालाई राम्रो प्रतिनिधित्व गर्दछन्।
- प्रशिक्षण। डेटासेटको यो भाग तपाईंको मोडेलमा फिट गरी प्रशिक्षणका लागि प्रयोग हुन्छ। यो सेट मूल डेटासेटको बहुसंख्यक हिस्सा हो।
- परीक्षण। परीक्षण डेटासेट एउटा स्वतन्त्र डाटा समूह हो, प्रायः मूल डाटाबाट सङ्कलित, जुन तपाईंले निर्माण गरिएको मोडेलको प्रदर्शन पुष्टि गर्न प्रयोग गर्नुहुन्छ।
- मान्यकरण। मान्यकरण सेट सानो स्वतन्त्र उदाहरणहरूको समूह हो जुन तपाईंले मोडेलका हाइपरप्यारामिटरहरू, वा संरचना, समायोजन गर्न प्रयोग गर्नुहुन्छ। तपाईंको डाटाको आकार र प्रश्नमा निर्भर भएर, तपाईंलाई यो तेस्रो सेट आवश्यक नपर्न सक्छ (जस्तै हामीले समय श्रृंखला पूर्वानुमान मा उल्लेख गरेका छौं)।
मोडेल निर्माण
तपाईंको प्रशिक्षण डाटाको प्रयोग गरी, तपाईंको लक्ष्य मोडेल, वा तपाईंको डाटाको सांख्यिकीय प्रतिनिधित्व, विभिन्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर प्रशिक्षण गर्नु हो। मोडेललाई प्रशिक्षण गर्दा यो डाटासँग चिनजान गर्ने अवसर पाउँछ र यो पत्ता लगाएको, प्रमाणित गरेको, र स्वीकार वा अस्वीकृत गरेको घुमावदार ढाँचाहरूमा अनुमान गर्न सक्षम हुन्छ।
प्रशिक्षण विधि छनोट गर्नुहोस्
तपाईंको प्रश्न र डाटाको प्रकृतिमा आधारित, तपाईं यसलाई प्रशिक्षण दिन विधि छनोट गर्नुहुनेछ। Scikit-learn को दस्तावेज मार्फत जानुहोस् — जुन यो कोर्समा प्रयोग गरिन्छ — र मोडेल प्रशिक्षण गर्ने धेरै तरिकाहरू अन्वेषण गर्नुहोस्। तपाईंको अनुभवमा भर परे, तपाईंले सबैभन्दा राम्रो मोडेल बनाउन विभिन्न विधि प्रयास गर्नुपर्ने हुन सक्छ। प्रायः डेटा वैज्ञानिकहरूले त्यस्तो प्रक्रियाबाट गुज्रिन्छन् जहाँ उनीहरूले मोडेलको प्रदर्शन अवलोकन गर्छन्: नदेखिएको डाटा मोडेललाई दिन्छन्, सत्यता, पूर्वाग्रह, र अन्य गुणस्तर ह्रास गर्ने समस्याको जाँच गर्छन्, र सम्बन्धित प्रशिक्षण विधि छनोट गर्छन्।
मोडेल प्रशिक्षित गर्नुहोस्
प्रशिक्षण डाटा लिएर, तपाईं तयार हुनुहुन्छ मोडेल बनाउनको लागि 'fit' गर्न। धेरै एमएल पुस्तकालयहरूमा तपाईंले कोड 'model.fit' पाउनु हुनेछ — यो समयमा तपाईले तपाईको विशेषता चरको एरे (प्रायः 'X') र लक्ष्य चर (प्रायः 'y') मोडेलमा पठाउनुहुन्छ।
मोडेल मूल्याङ्कन गर्नुहोस्
प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरा भएपछि (ठूलो मोडेललाई प्रशिक्षण दिन धेरै प्रक्रिया वा 'एपोक' लाग्न सकिन्छ), तपाईं परीक्षण डाटा प्रयोग गरी मोडेलको गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ। यो डाटा मूल डाटाको एक उपसर्ग हो जसलाई मोडेलले पहिले कहिल्यै विश्लेषण गरेको थिएन। तपाईं मोडेलको गुणस्तरको मेट्रिक्सहरूको तालिका प्रिन्ट गर्न सक्नुहुन्छ।
🎓 मोडेल फिटिङ
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा, मोडेल फिटिङले मोडेलको आधारभूत कार्यक्षमताको सटीकतामा जनाउँछ जुन यसले परिचित नभएको डाटामा विश्लेषण गर्ने प्रयास गर्दछ।
🎓 अन्डरफिटिङ र ओभरफिटिङ सामान्य समस्याहरू हुन् जसले मोडेलको गुणस्तर घटाउँछ, किनभने मोडेल ठीकसँग नभएर धेरै राम्रोसँग फिट हुन्छ। यसले मोडेललाई प्रशिक्षण डाटासँग धेरै नजिक वा धेरै टाढा पूर्वानुमान गर्न बाध्य पार्दछ। एक ओभरफिट मोडेलले प्रशिक्षण डाटा धेरै राम्रोसँग पूर्वानुमान गर्छ किनकि यसले डाटाको विवरण र आवाजलाई पनि धेरै राम्ररी सिकिसकेको हुन्छ। एक अन्डरफिट मोडेल सही छैन किनभने यो न त आफ्नो प्रशिक्षण डाटा सहीसँग विश्लेषण गर्न सक्छ न त नदेखिएको डाटा।
जेन लुपर द्वारा infographic
प्यारामिटर ट्यूनिंग
तपाईंको प्रारम्भिक प्रशिक्षण पूरा भएपछि, मोडेलको गुणस्तर निरीक्षण गर्नुहोस् र यसको 'हाइपरप्यारामिटरहरू' ट्यून गरेर सुधार गर्ने विचार गर्नुहोस्। यस प्रक्रियाबारे थप पढ्न यहाँ हेर्नुहोस् दस्तावेजमा।
पूर्वानुमान
यो त्यो क्षण हो जहाँ तपाईं पूरै नयाँ डाटा प्रयोग गरेर आफ्नो मोडेलको शुद्धता परीक्षण गर्न सक्नुहुन्छ। 'प्रयोगात्मक' एमएल सेटिङमा, जहाँ तपाईं मोडेललाई उत्पादनमा प्रयोग गर्न वेब सम्पत्ति निर्माण गर्दै हुनुहुन्छ, यस प्रक्रियामा प्रयोगकर्ता इनपुट सङ्कलन (जस्तै बटन थिच्नु) र त्यसलाई मोडेलमा पठाएर अनुमान लगाउने, वा मूल्याङ्कन गर्ने समावेश हुन सक्छ।
यी पाठहरूमा, तपाईं यी चरणहरूमा कसरी डाटा तयारी गर्ने, मोडेल निर्माण गर्ने, परीक्षण गर्ने, मूल्याङ्कन गर्ने, र पूर्वानुमान गर्ने सिक्नुहुनेछ — डाटा वैज्ञानिकका सबै कामहरू र थप — तपाईं 'फुल स्ट्याक' एमएल इञ्जिनियर बन्ने यात्रामा अगाडि बढ्दै गर्दा।
🚀चुनौती
एमएल अभ्यास गर्ने व्यक्तिको कदमहरूको फ्लो चार्ट बनाउनुहोस्। तपाईं अहिले प्रक्रियामा कहाँ हुनुहुन्छ? तपाईंलाई कहाँ कठिनाइ देखिन्छ? के तपाईंलाई सजिलो लाग्छ?
पश्चात्-पाठ क्विज
समीक्षा र आत्म-अध्ययन
डेटा वैज्ञानिकहरूसँगको अन्तर्वार्ता अनलाइन खोज्नुहोस् जसले आफ्ना दैनिक कामका बारेमा कुरा गर्छन्। यहाँ एउटा छ one।
असाइनमेन्ट
डेटा वैज्ञानिकसँग अन्तरवार्ता लिनुहोस्
अस्वीकरण: यो कागजात AI अनुवाद सेवा Co-op Translator को प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी सहीतालाई सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया जान्नुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा गल्ती वा अशुद्धता हुन सक्दछ। मूल कागजात यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनु पर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न भएका कुनै पनि गलत बुझाइ वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हौंन।