- লেখক Fiona Howard [email protected].
- Public 2024-01-10 06:34.
- সর্বশেষ পরিবর্তিত 2025-01-22 18:25.
মেশিন লার্নিং-এ ডেটা প্রি-প্রসেসিং বলতে বোঝায় একটি বিল্ডিং এবং মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত করে তোলার জন্য কাঁচা ডেটা প্রস্তুত করার (পরিষ্কার ও সংগঠিত) কৌশল।
মেশিন লার্নিং-এ প্রিপ্রসেসিং মানে কী?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং হল একটি কাঁচা ডেটা প্রস্তুত করার এবং এটিকে মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য উপযুক্ত করে তোলার একটি প্রক্রিয়া একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করার সময় এটি প্রথম এবং গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এবং ডেটা সহ যে কোনও অপারেশন করার সময়, এটি পরিষ্কার করা এবং ফরম্যাটে করা বাধ্যতামূলক। …
মেশিন লার্নিং-এ প্রি-প্রসেসিং কী এবং কেন এটি প্রয়োজন?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং এর প্রয়োজনকিছু নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে তথ্যের প্রয়োজন, উদাহরণস্বরূপ, র্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম নাল মান সমর্থন করে না, তাই র্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদম চালানোর জন্য নাল মানগুলি পরিচালনা করতে হবে মূল কাঁচা ডেটা সেট থেকে।
প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলি কী কী?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং-এ কী কী কৌশল দেওয়া হয়?
- ডেটা ক্লিনিং/ক্লিনিং। "নোংরা" ডেটা পরিষ্কার করা। বাস্তব-বিশ্বের ডেটা অসম্পূর্ণ, কোলাহলপূর্ণ এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ হতে থাকে। …
- ডেটা ইন্টিগ্রেশন। একাধিক উৎস থেকে তথ্য একত্রিত করা. …
- ডেটা ট্রান্সফরমেশন। তথ্য ঘনক নির্মাণ. …
- ডেটা হ্রাস। ডেটা সেটের উপস্থাপনা হ্রাস করা।
ডেটা প্রি-প্রসেসিং কি ব্যাখ্যা করে?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং হল কাঁচা ডেটাকে বোধগম্য ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। এটি ডাটা মাইনিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ আমরা কাঁচা ডেটা নিয়ে কাজ করতে পারি না। মেশিন লার্নিং বা ডেটা মাইনিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে ডেটার গুণমান পরীক্ষা করা উচিত।
