মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য সমস্ত ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবল সংখ্যাসূচক হতে হবে। এর মানে হল যে যদি আপনার ডেটাতে শ্রেণীবদ্ধ ডেটা থাকে, তাহলে আপনি একটি মডেল মাপসই এবং মূল্যায়ন করার আগে আপনাকে অবশ্যই নম্বরগুলিতে এনকোড করতে হবে অ্যালগরিদম শেখা।
কেন আমরা শ্রেণীগত ভেরিয়েবল এনকোড করি?
একটি শ্রেণীগত ভেরিয়েবল হল একটি পরিবর্তনশীল যার মান লেবেলের মানকে গ্রহণ করে। … মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডিপ লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য প্রয়োজন যে ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবল হল সংখ্যা। এর মানে হল যে শ্রেণীবদ্ধ ডেটা আমরা একটি মডেলের সাথে মানানসই এবং মূল্যায়ন করতে এটি ব্যবহার করতে পারার আগে অবশ্যই নম্বরগুলিতে এনকোড করা উচিত।
কেন শ্রেণীবদ্ধ তথ্য উপযোগী?
শ্রেণীগত এবং সংখ্যাসূচক ডেটা প্রধান ধরনের ডেটা। এই ডেটা টাইপগুলিতে একই সংখ্যক উপশ্রেণী থাকতে পারে, প্রতিটিতে দুটি সহ, তবে তাদের মধ্যে অনেক পার্থক্য রয়েছে। এই পার্থক্যগুলি তাদের দেয় অনন্য বৈশিষ্ট্য যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে সমানভাবে কার্যকর। … তুলনামূলকভাবে, শ্রেণীবদ্ধ ডেটা হল গুণগত ডেটা প্রকার৷
ডেটা এনকোডিং কেন প্রয়োজন?
এনকোডিং আপনার ডেটাকে সুরক্ষিত রাখে কারণ ফাইলগুলি পড়া যায় না যদি না আপনার অ্যালগরিদমগুলিতে অ্যাক্সেস না থাকে যা এটি এনকোড করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। … যেহেতু এনকোড করা ডেটা আকারে ছোট, তাই আপনি আপনার স্টোরেজ ডিভাইসে স্থান বাঁচাতে সক্ষম হবেন। এটি আদর্শ যদি আপনার কাছে প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকে যা সংরক্ষণাগারভুক্ত করতে হবে৷
এনকোডিংয়ের উদাহরণ কী?
এনকোডিং হল চিন্তাকে যোগাযোগে পরিণত করার প্রক্রিয়া এনকোডার বার্তা পাঠাতে একটি 'মাধ্যম' ব্যবহার করে - একটি ফোন কল, ইমেল, পাঠ্য বার্তা, মুখোমুখি মিটিং, বা অন্য যোগাযোগ টুল।… উদাহরণস্বরূপ, আপনি বুঝতে পারেন যে আপনি ক্ষুধার্ত এবং আপনার রুমমেটকে পাঠাতে নিম্নলিখিত বার্তাটি এনকোড করুন: “আমি ক্ষুধার্ত।
