21 KiB
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ, ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਉਹ ਡਾਟਾ ਜੋ ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਮਝੋਗੇ।
- 'ਮਾਡਲ', 'ਪ੍ਰਿਡਿਕਸ਼ਨ', ਅਤੇ 'ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ' ਵਰਗੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋਗੇ।
ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਕਵਿਜ਼
🎥 ਉਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ।
ਪਰਿਚਯ
ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕਲਾ ਕਈ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ:
- ਸਵਾਲ ਤੈਅ ਕਰੋ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ML ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਜਨ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਇਕੱਠ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਤਰਾ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮੁਢਲੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਇਸ ਚਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਲੂ ਹੈ। ਇਸ ਚਰਨ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
- ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਚੁਣੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਚੁਣਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕੇ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮਾਡਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਜ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਉੱਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਰਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਨ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਸੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਾ ਦੇਖੇ ਡਾਟਾ (ਆਪਣੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡਾਟਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਾਂ ਵੈਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਪ੍ਰਿਡਿਕਟ ਕਰੋ। ਨਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਕਿਹੜਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਪੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਖੋਜਕਰਤਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਜਨ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਸਿਗਰਟ ਪੀਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਨਾ ਪੀਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਮੌਤ ਦਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੱਥੋਂ ਬਣਾਏ ਨਿਯਮਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਈ ਹੋਰ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਪਿਛਲੇ ਸਿਹਤ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਮੌਤ ਦਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੁਸ਼ੀਦਾਇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਅਪ੍ਰੈਲ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਸਥਾਨ ਲਈ ਮੌਸਮ ਦੀ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਕਰਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਲੈਟੀਟਿਊਡ, ਲੌਂਗਿਟਿਊਡ, ਜਲਵਾਯੂ ਬਦਲਾਅ, ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਨੇੜੇਪਨ, ਜੈਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
✅ ਇਹ ਸਲਾਈਡ ਡੈਕ ਮੌਸਮ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਕੰਮ
ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਗੋਈਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਡਾਟਾ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਯਕੀਨ ਨਾਲ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਚੰਗੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋ ਕੰਮ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ:
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਪਾਠ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਮੂਲ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਬੱਧ ਕਰੋ।
- ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਲਸਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ) ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ)। ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ ਅਤੇ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਵੈਬ ਐਪ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਾਂਗੇ)। ਆਖਰਕਾਰ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਸ਼ਫਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।
✅ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਪਲ ਲਓ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਦਾ ਆਕਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿੱਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾ ਕਰੇ, ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਲਸਟਰਿੰਗ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ!
ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਟਾਰਗਟ
ਫੀਚਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਕਈ ਡਾਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਹ 'date', 'size', ਜਾਂ 'color' ਵਰਗੇ ਕਾਲਮ ਹੈਡਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਫੀਚਰ ਵੈਰੀਏਬਲ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ X ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਵੈਰੀਏਬਲ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਟਾਰਗਟ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਟਾਰਗਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ y ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪੁੱਛੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਰੰਗ ਦੇ ਕੱਦੂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਹੋਣਗੇ? ਸੈਨ ਫਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਪੜੋਸਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਅਲ ਐਸਟੇਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗੀ? ਕਈ ਵਾਰ ਟਾਰਗਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਐਟ੍ਰਿਬਿਊਟ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫੀਚਰ ਵੈਰੀਏਬਲ ਚੁਣਨਾ
🎓 ਫੀਚਰ ਚੋਣ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਸ। ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਵੈਰੀਏਬਲ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਫੀਚਰ ਚੋਣ ਜਾਂ ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰੋਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਹੀ ਵੈਰੀਏਬਲ ਚੁਣ ਸਕੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਹਨ: "ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਸ ਮੂਲ ਫੀਚਰਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਫੀਚਰ ਚੋਣ ਫੀਚਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਉਪਸੈਟ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।" (ਸਰੋਤ)
ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੇ ਟੂਲਕਿਟ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਲੂ ਹੈ ਕਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ Seaborn ਜਾਂ MatPlotLib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ। ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡਾਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ)।
ਆਪਣੇ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵੰਡੋ
ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਦੋ ਜਾਂ ਵੱਧ ਅਸਮਾਨ ਆਕਾਰ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਵੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ। ਡਾਟਾਸੈਟ ਦਾ ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫਿੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੈੱਟ ਮੂਲ ਡਾਟਾਸੈਟ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਟੈਸਟਿੰਗ। ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਡਾਟਾਸੈਟ ਇੱਕ ਸਵਤੰਤਰ ਗਰੁੱਪ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਏ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹੋ।
- ਵੈਲੀਡੇਟਿੰਗ। ਇੱਕ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਵਤੰਤਰ ਗਰੁੱਪ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਜਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਤੀਜਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ)।
ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਂਖਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਖੋਜੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਧਾਰਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਤੈਅ ਕਰੋ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਚੁਣੋਗੇ। Scikit-learn ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੇ ਹੋਏ - ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਨਾ ਦੇਖੇ ਡਾਟਾ ਦੇਣ, ਸਹੀਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁਣਵੱਤਾ-ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ,
ਅਸਵੀਕਾਰਨਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਤਾ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਨਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।