మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం డేటాసెట్ను సరిగ్గా సిద్ధం చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది. బాగా సిద్ధం చేయబడిన డేటాసెట్ మోడల్లు సమర్థవంతంగా నేర్చుకోగలదని మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేయగలదని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో డేటా సేకరణ, డేటా క్లీనింగ్, డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా ఆగ్మెంటేషన్ వంటి అనేక కీలక దశలు ఉంటాయి.
ముందుగా, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి పునాదిని అందించడం వల్ల డేటా సేకరణ చాలా కీలకం. సేకరించిన డేటా నాణ్యత మరియు పరిమాణం మోడల్ల పనితీరును నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది. సాధ్యమయ్యే అన్ని దృశ్యాలు మరియు సమస్య యొక్క వైవిధ్యాలను కవర్ చేసే విభిన్న మరియు ప్రాతినిధ్య డేటాసెట్ను సేకరించడం చాలా అవసరం. ఉదాహరణకు, మేము చేతితో వ్రాసిన అంకెలను గుర్తించడానికి ఒక నమూనాకు శిక్షణ ఇస్తున్నట్లయితే, డేటాసెట్లో విస్తృత శ్రేణి చేతివ్రాత శైలులు, విభిన్న వ్రాత సాధనాలు మరియు వివిధ నేపథ్యాలు ఉండాలి.
డేటాను సేకరించిన తర్వాత, ఏదైనా అసమానతలు, లోపాలు లేదా అవుట్లయర్లను తొలగించడానికి దాన్ని శుభ్రం చేయాలి. డేటా క్లీనింగ్ మోడల్లు ధ్వనించే లేదా అసంబద్ధమైన సమాచారం ద్వారా ప్రభావితం కాకుండా నిర్ధారిస్తుంది, ఇది సరికాని అంచనాలకు దారి తీస్తుంది. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ రివ్యూలను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్లో, డూప్లికేట్ ఎంట్రీలను తీసివేయడం, స్పెల్లింగ్ తప్పులను సరిదిద్దడం మరియు తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం వంటివి అధిక-నాణ్యత డేటాను నిర్ధారించడానికి అవసరమైన దశలు.
డేటాను క్లీన్ చేసిన తర్వాత, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటాను తగిన ఫార్మాట్లోకి మార్చడానికి ప్రిప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు వర్తించబడతాయి. ఇది లక్షణాలను స్కేలింగ్ చేయడం, వర్గీకరణ వేరియబుల్స్ను ఎన్కోడింగ్ చేయడం లేదా డేటాను సాధారణీకరించడం వంటివి కలిగి ఉండవచ్చు. ప్రీప్రాసెసింగ్ మోడల్లు డేటా నుండి సమర్థవంతంగా నేర్చుకోగలవని మరియు అర్ధవంతమైన అంచనాలను చేయగలవని నిర్ధారిస్తుంది. ఉదాహరణకు, చిత్రాలను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్లో, మోడల్ కోసం ఇన్పుట్ను ప్రామాణికం చేయడానికి పిక్సెల్ విలువలను పునఃపరిమాణం చేయడం, కత్తిరించడం మరియు సాధారణీకరించడం వంటి ప్రిప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు అవసరం.
క్లీనింగ్ మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్తో పాటు, డేటాసెట్ పరిమాణం మరియు వైవిధ్యాన్ని పెంచడానికి డేటా బలోపేత పద్ధతులను అన్వయించవచ్చు. డేటా పెంపుదల అనేది ఇప్పటికే ఉన్న డేటాకు యాదృచ్ఛిక పరివర్తనలను వర్తింపజేయడం ద్వారా కొత్త నమూనాలను రూపొందించడం. ఇది మోడల్లను మెరుగ్గా సాధారణీకరించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు వాస్తవ ప్రపంచ డేటాలో వైవిధ్యాలను నిర్వహించే వారి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్లో, రొటేషన్, ట్రాన్స్లేషన్ మరియు ఫ్లిప్పింగ్ వంటి డేటా బలోపేత పద్ధతులు విభిన్న ధోరణులు మరియు దృక్కోణాలతో అదనపు శిక్షణా ఉదాహరణలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
డేటాసెట్ను సరిగ్గా సిద్ధం చేయడం ఓవర్ఫిట్టింగ్ను నివారించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది, ఇది మోడల్లు అంతర్లీన నమూనాలను నేర్చుకునే బదులు శిక్షణ డేటాను గుర్తుపెట్టుకున్నప్పుడు సంభవిస్తుంది. డేటాసెట్ ప్రాతినిధ్య మరియు విభిన్నమైనదని నిర్ధారించుకోవడం ద్వారా, మోడల్లు అతిగా సరిపోయే అవకాశం తక్కువగా ఉంటుంది మరియు చూడని డేటాకు బాగా సాధారణీకరించవచ్చు. డ్రాప్అవుట్ మరియు L1/L2 రెగ్యులరైజేషన్ వంటి రెగ్యులరైజేషన్ టెక్నిక్లు కూడా ఓవర్ఫిట్ని నిరోధించడానికి డేటాసెట్ ప్రిపరేషన్తో కలిపి అన్వయించవచ్చు.
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం డేటాసెట్ను సరిగ్గా సిద్ధం చేయడం చాలా కీలకం. ఇది విభిన్నమైన మరియు ప్రాతినిధ్య డేటాసెట్ను సేకరించడం, అసమానతలను తొలగించడానికి డేటాను శుభ్రపరచడం, డేటాను తగిన ఫార్మాట్గా మార్చడానికి ముందస్తు ప్రాసెస్ చేయడం మరియు దాని పరిమాణం మరియు వైవిధ్యాన్ని పెంచడానికి డేటాను పెంపొందించడం వంటివి ఉంటాయి. ఈ దశలు మోడల్లు ప్రభావవంతంగా నేర్చుకోగలవని మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలు వేయగలవని నిర్ధారిస్తుంది, అదే సమయంలో ఓవర్ఫిట్ను నిరోధించవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి