در زمینه یادگیری ماشینی، آماده سازی داده ها نقش مهمی در موفقیت آموزش یک مدل دارد. هنگام استفاده از کتابخانه پانداها، مراحل مختلفی در تهیه داده ها برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین وجود دارد. این مراحل شامل بارگذاری داده ها، پاکسازی داده ها، تبدیل داده ها و تقسیم داده ها می باشد.
اولین قدم در آماده سازی داده ها، بارگذاری آن ها در یک Pandas DataFrame است. این کار را می توان با خواندن داده ها از یک فایل یا با جستجو در پایگاه داده انجام داد. Pandas توابع مختلفی مانند «read_csv()»، «read_excel()» و «read_sql()» را برای تسهیل این فرآیند ارائه میکند. هنگامی که داده ها بارگذاری می شوند، در قالب جدولی ذخیره می شوند و دستکاری و تجزیه و تحلیل آن را آسان تر می کند.
مرحله بعدی پاکسازی داده ها است که شامل رسیدگی به مقادیر از دست رفته، حذف موارد تکراری و برخورد با موارد پرت است. مقادیر گمشده را میتوان با استفاده از تکنیکهایی مانند برانگیختن میانگین یا پر کردن رو به جلو/عقب پر کرد. موارد تکراری را می توان با استفاده از توابع "duplicate()" و "drop_duplicates()" شناسایی و حذف کرد. نقاط پرت را می توان با استفاده از روش های آماری مانند Z-score یا محدوده بین چارکی (IQR) شناسایی کرد و می توان با حذف آنها یا تبدیل آنها به مقدار مناسب تر، آنها را شناسایی کرد.
پس از پاکسازی داده ها، مرحله بعدی تبدیل داده ها است. این شامل تبدیل متغیرهای طبقه بندی به نمایش های عددی، مقیاس بندی متغیرهای عددی و ایجاد ویژگی های جدید است. متغیرهای طبقهبندی را میتوان با استفاده از تکنیکهایی مانند رمزگذاری تک داغ یا رمزگذاری برچسب تبدیل کرد. متغیرهای عددی را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند استانداردسازی یا عادی سازی مقیاس بندی کرد. ویژگی های جدید را می توان با ترکیب ویژگی های موجود یا با اعمال عملیات ریاضی روی آنها ایجاد کرد.
در نهایت، داده ها باید به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم شوند. این کار برای ارزیابی عملکرد مدل آموزش دیده بر روی داده های دیده نشده انجام می شود. تابع «train_test_split()» در پانداها میتواند برای تقسیم تصادفی دادهها به مجموعههای آموزشی و آزمایشی بر اساس یک نسبت مشخص استفاده شود. مهم است که اطمینان حاصل شود که داده ها به گونه ای تقسیم می شوند که توزیع متغیر هدف حفظ شود.
به طور خلاصه، مراحل آماده سازی داده ها برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی با استفاده از کتابخانه پانداها شامل بارگذاری داده ها، تمیز کردن داده ها، تبدیل داده ها و تقسیم داده ها است. این مراحل برای اطمینان از اینکه داده ها در قالب مناسبی برای آموزش مدل و برای به دست آوردن نتایج قابل اعتماد هستند، ضروری هستند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت در یادگیری ماشین:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
- آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
- آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمعآوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه میدهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت میکند؟
- آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
- هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
- آیا CMLE میتواند دادههای ذخیرهسازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزشدیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟
- آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در پیشرفت در یادگیری ماشین مشاهده کنید