మెషీన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో విజయం సాధించడంలో డేటా తయారీ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. పాండాస్ లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడంలో అనేక దశలు ఉంటాయి. ఈ దశల్లో డేటా లోడింగ్, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఉన్నాయి.
డేటాను సిద్ధం చేయడంలో మొదటి దశ దానిని పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్లోకి లోడ్ చేయడం. ఇది ఫైల్ నుండి డేటాను చదవడం ద్వారా లేదా డేటాబేస్ను ప్రశ్నించడం ద్వారా చేయవచ్చు. ఈ ప్రక్రియను సులభతరం చేయడానికి పాండాస్ `read_csv()`, `read_excel()` మరియు `read_sql()` వంటి వివిధ ఫంక్షన్లను అందిస్తుంది. డేటా లోడ్ అయిన తర్వాత, అది పట్టిక ఆకృతిలో నిల్వ చేయబడుతుంది, ఇది సులభంగా మార్చడం మరియు విశ్లేషించడం.
తదుపరి దశ డేటా క్లీనింగ్, ఇది తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం, నకిలీలను తీసివేయడం మరియు అవుట్లయర్లతో వ్యవహరించడం. తప్పిపోయిన విలువలను సగటు ఇంప్యుటేషన్ లేదా ఫార్వర్డ్/బ్యాక్వర్డ్ ఫిల్లింగ్ వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించి పూరించవచ్చు. `డూప్లికేట్ ()` మరియు `drop_duplicates()` ఫంక్షన్లను ఉపయోగించి నకిలీలను గుర్తించవచ్చు మరియు తీసివేయవచ్చు. Z-స్కోర్ లేదా ఇంటర్క్వార్టైల్ రేంజ్ (IQR) వంటి గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించి అవుట్లియర్లను గుర్తించవచ్చు మరియు వాటిని తీసివేయడం ద్వారా లేదా వాటిని మరింత అనుకూలమైన విలువకు మార్చడం ద్వారా నిర్వహించవచ్చు.
డేటాను శుభ్రపరిచిన తర్వాత, తదుపరి దశ డేటా పరివర్తన. ఇందులో వర్గీకరణ వేరియబుల్స్ను సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాలుగా మార్చడం, సంఖ్యా చరరాశులను స్కేలింగ్ చేయడం మరియు కొత్త లక్షణాలను సృష్టించడం వంటివి ఉంటాయి. వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్ లేదా లేబుల్ ఎన్కోడింగ్ వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించి వర్గీకరణ వేరియబుల్స్ రూపాంతరం చెందుతాయి. స్టాండర్డైజేషన్ లేదా నార్మలైజేషన్ వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించి సంఖ్యా చరరాశులను స్కేల్ చేయవచ్చు. ఇప్పటికే ఉన్న లక్షణాలను కలపడం ద్వారా లేదా వాటికి గణిత కార్యకలాపాలను వర్తింపజేయడం ద్వారా కొత్త లక్షణాలను సృష్టించవచ్చు.
చివరగా, డేటాను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా విభజించాలి. కనిపించని డేటాపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఇది జరుగుతుంది. పాండాస్లోని `ట్రైన్_టెస్ట్_స్ప్లిట్()` ఫంక్షన్ నిర్దిష్ట నిష్పత్తి ఆధారంగా డేటాను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్లుగా యాదృచ్ఛికంగా విభజించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. టార్గెట్ వేరియబుల్ పంపిణీని సంరక్షించే విధంగా డేటా విభజించబడిందని నిర్ధారించుకోవడం ముఖ్యం.
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, పాండాస్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను సిద్ధం చేయడంలో డేటా లోడ్ చేయడం, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు డేటా స్ప్లిటింగ్ ఉన్నాయి. మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు విశ్వసనీయ ఫలితాలను పొందేందుకు డేటా తగిన ఆకృతిలో ఉందని నిర్ధారించుకోవడానికి ఈ దశలు అవసరం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- TensorFlow పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ కార్యాచరణను ఆసక్తి మోడ్ నిరోధించగలదా?
- పెద్ద డేటాతో ML మోడల్కు మరింత సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం నిల్వ నుండి కంప్యూటింగ్ని విడదీయడానికి Google క్లౌడ్ సొల్యూషన్లను ఉపయోగించవచ్చా?
- Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ (CMLE) ఆటోమేటిక్ రిసోర్స్ అక్విజిషన్ మరియు కాన్ఫిగరేషన్ను ఆఫర్ చేస్తుందా మరియు మోడల్ శిక్షణ పూర్తయిన తర్వాత రిసోర్స్ షట్డౌన్ను హ్యాండిల్ చేస్తుందా?
- ఎక్కిళ్లు లేకుండా ఏకపక్షంగా పెద్ద డేటా సెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమేనా?
- CMLEని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఒక సంస్కరణను రూపొందించడానికి ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరమా?
- CMLE Google క్లౌడ్ నిల్వ డేటా నుండి చదవగలదా మరియు అనుమితి కోసం నిర్దిష్ట శిక్షణ పొందిన మోడల్ని ఉపయోగించగలదా?
- Tensorflow లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల (DNNs) శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం ఉపయోగించవచ్చా?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి