21 KiB
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਤਰੀਕੇ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ, ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਈ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਖਾਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ:
- ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋਗੇ।
- 'ਮਾਡਲ', 'ਪ੍ਰਿਡਿਕਸ਼ਨ', ਅਤੇ 'ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ' ਵਰਗੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋਗੇ।
ਪ੍ਰੀ-ਲੈਕਚਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨੋਤਰੀ
🎥 ਉਪਰੋਕਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਇਸ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲੀ ਛੋਟੀ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖਣ ਲਈ।
ਪਰਿਚਯ
ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕਲਾ ਕਈ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਸਵਾਲ ਤੈਅ ਕਰੋ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ML ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਜਵਾਬ ਸਧਾਰਣ ਸ਼ਰਤੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਜਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਇਕੱਠ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਤਰਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮੁਢਲੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਇਸ ਚਰਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਲੂ ਹੈ। ਇਸ ਚਰਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਚੁਣਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕੇ। ਇਹ ML ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਮਾਹਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰੋਗੇ। ਮਾਡਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਜ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੇਰੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਢਾਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਨ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਾ ਵੇਖੇ ਗਏ ਡਾਟਾ (ਆਪਣੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡਾਟਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ। ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਜਾਂ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਓ। ਨਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਕਿਹੜਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਖੋਜਕਰਤਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਸੌਖੇ ਨਾਲ ਸ਼ਰਤੀ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਜਣ ਬਣਾਕੇ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿਗਰਟ ਪੀਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਨਾ ਪੀਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਮੌਤ ਦਰ 'ਤੇ ਹੱਥੋਂ ਤਿਆਰ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਕਈ ਵੈਰੀਏਬਲ ਇਸ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਪਿਛਲੇ ਸਿਹਤ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਮੌਤ ਦਰਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੁਸ਼ਮਿਜਾਜ਼ ਉਦਾਹਰਣ ਅਪ੍ਰੈਲ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਾਨ ਲਈ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸ਼ਾਂਸ਼, ਦੇਸ਼ਾਂਤਰ, ਜਲਵਾਯੂ ਬਦਲਾਅ, ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣਾ, ਜੈਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
✅ ਇਹ ਸਲਾਈਡ ਡੈਕ ਮੌਸਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ 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 ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ 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 ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋ ਗੱਲਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
- ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ ਪਾਠ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੇ 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 ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ) ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ)। ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ ਅਤੇ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਵੈੱਬ ਐਪ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ)। ਆਖਿਰ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਰੈਂਡਮ ਅਤੇ ਸ਼ਫਲ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।
✅ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਪਲ ਲਓ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਦਾ ਆਕਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿੱਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾ ਕਰੇ, ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪਾਠਾਂ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ!
ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ
ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਕਈ ਡਾਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਹੈਡਿੰਗ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ 'ਤਾਰੀਖ', 'ਆਕਾਰ' ਜਾਂ 'ਰੰਗ'। ਤੁਹਾਡਾ ਫੀਚਰ ਵੈਰੀਏਬਲ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ X ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਵੈਰੀਏਬਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਟਾਰਗੇਟ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਟਾਰਗੇਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ y ਨਾਲ 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 ਫ੍ਰਾਂਸਿਸਕੋ ਵਿੱਚ, ਕਿਹੜੇ ਪੜੋਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਾਇਦਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੋਵੇਗੀ? ਕਈ ਵਾਰ ਟਾਰਗੇਟ 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 ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ 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 ਸਬਸੈੱਟ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।" (ਸਰੋਤ)
ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਸੰਦਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਲੂ ਕਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ Seaborn ਜਾਂ MatPlotLib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜੁਅਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡਾਟਾ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ)।
ਆਪਣੇ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵੰਡੋ
ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅਸਮਾਨ ਆਕਾਰ ਦੇ ਦੋ ਜਾਂ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਲੋੜ 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 ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਟੈਸਟਿੰਗ। ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਡਾਟਾਸੈਟ ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵਤੰਤਰ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਮੂਲ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹੋ।
- ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਵਤੰਤਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ 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 ਲਕਸ਼ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਕਗਣਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਇਸਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਧਾਰਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਖੋਜਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤਰੀਕਾ ਤੈਅ ਕਰੋ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣੋਗੇ। Scikit-learn ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੇ ਹੋਏ - ਜਿਸਦੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ
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 ਅਸੁਚੀਤਤਾਵਾਂ 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।