مشین لرننگ کے میدان میں، ڈیٹا کی تیاری ایک ماڈل کی تربیت کی کامیابی میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے وقت، مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا کی تیاری میں کئی مراحل شامل ہیں۔ ان اقدامات میں ڈیٹا لوڈنگ، ڈیٹا کلیننگ، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، اور ڈیٹا سپلٹنگ شامل ہیں۔
ڈیٹا کی تیاری کا پہلا قدم اسے پانڈاس ڈیٹا فریم میں لوڈ کرنا ہے۔ یہ کسی فائل سے ڈیٹا پڑھ کر یا ڈیٹا بیس سے استفسار کر کے کیا جا سکتا ہے۔ پانڈاس اس عمل کو آسان بنانے کے لیے مختلف فنکشنز فراہم کرتا ہے جیسے `read_csv()`، `read_excel()`، اور `read_sql()`۔ ڈیٹا لوڈ ہونے کے بعد، اسے ٹیبلر فارمیٹ میں محفوظ کیا جاتا ہے، جس سے جوڑ توڑ اور تجزیہ کرنا آسان ہوجاتا ہے۔
اگلا مرحلہ ڈیٹا کی صفائی ہے، جس میں گمشدہ اقدار کو ہینڈل کرنا، ڈپلیکیٹس کو ہٹانا، اور آؤٹ لیرز سے نمٹنا شامل ہے۔ گمشدہ قدروں کو تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے پُر کیا جا سکتا ہے جیسے کہ مطلب کی تقرری یا فارورڈ/ بیکورڈ فلنگ۔ ڈپلیکیٹس کو `ڈپلیکیٹ ()` اور `ڈراپ_ڈپلیکیٹ ()` فنکشنز کا استعمال کرتے ہوئے شناخت اور ہٹایا جا سکتا ہے۔ اعداد و شمار کے طریقوں جیسے کہ Z-score یا interquartile range (IQR) کا استعمال کرتے ہوئے آؤٹ لیرز کا پتہ لگایا جا سکتا ہے اور انہیں یا تو ہٹا کر یا انہیں زیادہ مناسب قدر میں تبدیل کر کے سنبھالا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا کو صاف کرنے کے بعد، اگلا مرحلہ ڈیٹا کی تبدیلی ہے۔ اس میں زمرہ کے متغیرات کو عددی نمائندگی میں تبدیل کرنا، عددی متغیرات کو پیمانہ کرنا، اور نئی خصوصیات بنانا شامل ہے۔ زمرہ کے متغیرات کو ایک گرم انکوڈنگ یا لیبل انکوڈنگ جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ عددی متغیرات کو معیاری بنانے یا نارملائزیشن جیسی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے پیمانہ کیا جا سکتا ہے۔ موجودہ خصوصیات کو یکجا کر کے یا ان پر ریاضی کے عمل کو لاگو کر کے نئی خصوصیات تخلیق کی جا سکتی ہیں۔
آخر میں، ڈیٹا کو تربیت اور ٹیسٹنگ سیٹ میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ ان دیکھے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ پانڈا میں `train_test_split()` فنکشن کا استعمال ڈیٹا کو تصادفی طور پر ایک مخصوص تناسب کی بنیاد پر ٹریننگ اور ٹیسٹنگ سیٹس میں تقسیم کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ اس بات کو یقینی بنانا ضروری ہے کہ ڈیٹا کو اس طرح تقسیم کیا جائے جو ہدف متغیر کی تقسیم کو محفوظ رکھتا ہو۔
خلاصہ کرنے کے لیے، پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ڈیٹا کی تیاری میں شامل اقدامات میں ڈیٹا لوڈنگ، ڈیٹا کی صفائی، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، اور ڈیٹا کی تقسیم شامل ہیں۔ یہ اقدامات اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہیں کہ ڈیٹا ماڈل کی تربیت اور قابل اعتماد نتائج حاصل کرنے کے لیے موزوں شکل میں ہو۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں