মেশিন লার্নিং-এ ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের সাতটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ রয়েছে:
- ডেটাসেট অর্জন করুন। …
- সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ লাইব্রেরি আমদানি করুন। …
- ডেটাসেট আমদানি করুন। …
- অনুপস্থিত মান সনাক্ত করা এবং পরিচালনা করা। …
- শ্রেণীগত ডেটা এনকোডিং। …
- ডেটাসেট বিভক্ত করা। …
- ফিচার স্কেলিং।
ডেটা প্রিপ্রসেসিং এর ধাপগুলো কি কি?
উচ্চ মানের ডেটা নিশ্চিত করতে, এটি প্রিপ্রসেস করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রক্রিয়াটি সহজ করার জন্য, ডেটা প্রিপ্রসেসিংকে চারটি ধাপে ভাগ করা হয়েছে: ডেটা ক্লিনিং, ডেটা ইন্টিগ্রেশন, ডেটা রিডাকশন এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশন।
মেশিন লার্নিং-এ ব্যবহৃত ডেটা প্রিপ্রসেসিং কী?
যেকোন মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ায়, ডেটা প্রিপ্রসেসিং হল যে ধাপে ডেটা রূপান্তরিত হয়, বা এনকোড করা হয়, যাতে এটিকে এমন অবস্থায় নিয়ে আসে যে এখন মেশিন সহজেই এটি পার্স করতে পারেঅন্য কথায়, ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি এখন অ্যালগরিদম দ্বারা সহজেই ব্যাখ্যা করা যেতে পারে৷
কেন আমাদের মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা প্রিপ্রসেস করতে হবে?
ডেটা প্রিপ্রসেসিং মেশিন লার্নিং এর একটি অবিচ্ছেদ্য পদক্ষেপ কারণ ডেটার গুণমান এবং এটি থেকে প্রাপ্ত দরকারী তথ্য সরাসরি আমাদের মডেলের শেখার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে; অতএব, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা আমাদের ডেটাকে আমাদের মডেলে খাওয়ানোর আগে প্রিপ্রসেস করি৷
আপনি কিভাবে মেশিন লার্নিং এর জন্য একটি ছবি প্রিপ্রসেস করবেন?
অ্যালগরিদম:
- ছবির ফাইল পড়ুন (ডেটা ফোল্ডারে সংরক্ষিত)।
- চ্যানেল সহ পিক্সেলের RGB গ্রিডে JPEG বিষয়বস্তু ডিকোড করুন।
- নিউরাল নেটে ইনপুট দেওয়ার জন্য এগুলিকে ফ্লোটিং-পয়েন্ট টেনসরে রূপান্তর করুন।
- পিক্সেল মান (0 এবং 255-এর মধ্যে) [0, 1] ব্যবধানে পুনঃস্কেল করুন (যেহেতু এই ব্যাপ্তির সাথে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ কার্যকর হয়)।
