تربیت سے پہلے ڈیٹا کیسے تیار اور صاف کیا جائے؟

مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر جب گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ جیسے پلیٹ فارمز کے ساتھ کام کرنا، ڈیٹا کی تیاری اور صفائی ایک اہم مرحلہ ہے جو آپ کے تیار کردہ ماڈلز کی کارکردگی اور درستگی کو براہ راست متاثر کرتا ہے۔ اس عمل میں کئی مراحل شامل ہیں، ہر ایک اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ تربیت کے لیے استعمال کیا جانے والا ڈیٹا اعلیٰ معیار کا، متعلقہ اور مطلوبہ مشین لرننگ کام کے لیے موزوں ہے۔ آئیے مشین لرننگ ماڈل کو تربیت دینے سے پہلے ڈیٹا کی تیاری اور صفائی میں شامل جامع اقدامات پر غور کریں۔

ڈیٹا کی تیاری اور صفائی کی اہمیت کو سمجھنا

ڈیٹا کی تیاری اور صفائی مشین لرننگ پائپ لائن میں بنیادی اقدامات ہیں۔ آپ کے ڈیٹا کا معیار آپ کے مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتا ہے۔ ناقص طریقے سے تیار کردہ ڈیٹا غلط ماڈلز کا باعث بن سکتا ہے، جبکہ اچھی طرح سے تیار کردہ ڈیٹا ماڈل کی درستگی کو بڑھا سکتا ہے، تربیت کا وقت کم کر سکتا ہے، اور نتائج کی تشریح کو بہتر بنا سکتا ہے۔ ڈیٹا کی تیاری اور صفائی کا عمل تکراری ہے اور اس کے لیے ماڈل ڈیولپمنٹ لائف سائیکل کے دوران متعدد بار دوبارہ دیکھنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔

ڈیٹا کی تیاری اور صفائی کے مراحل

1. ڈیٹا اکٹھا کرنا اور انضمام

ڈیٹا کی تیاری کا ابتدائی مرحلہ مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنا ہے۔ اس میں ڈیٹا بیس، اسپریڈ شیٹس، APIs، ویب سکریپنگ، IoT ڈیوائسز اور بہت کچھ شامل ہوسکتا ہے۔ ایک بار جمع ہونے کے بعد، ڈیٹا کو ایک ہی ڈیٹاسیٹ میں ضم کیا جانا چاہیے۔ انضمام کے دوران، یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ مختلف ذرائع سے ڈیٹا ہم آہنگ اور ہم آہنگ ہو۔ اس میں مختلف ڈیٹا فارمیٹس، پیمائش کی اکائیاں، اور ڈیٹا کی اقسام جیسے مسائل کو حل کرنا شامل ہو سکتا ہے۔

مثال: فرض کریں کہ آپ سیلز، سپورٹ، اور مارکیٹنگ جیسے متعدد محکموں کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کسٹمر چرن کے لیے پیشین گوئی کرنے والا ماڈل بنا رہے ہیں۔ آپ کو ان ڈیٹاسیٹس کو ایک مربوط ڈیٹاسیٹ میں ضم کرنے کی ضرورت ہوگی جو گاہک کے سفر کے ایک جامع نقطہ نظر کی نمائندگی کرتا ہے۔

2. ڈیٹا صفائی

ڈیٹا کی صفائی میں ڈیٹاسیٹ میں غلطیوں اور تضادات کی نشاندہی کرنا اور ان کو درست کرنا شامل ہے۔ یہ قدم ڈیٹا کی درستگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے۔ ڈیٹا کی صفائی کے کاموں میں شامل ہیں:

- گمشدہ اقدار کو سنبھالنا: ڈیٹا کی گمشدگی مختلف وجوہات کی وجہ سے ہو سکتی ہے جیسے ڈیٹا انٹری کی خرابی، آلات کی خرابی، یا ڈیٹا کرپٹ۔ گمشدہ اقدار سے نمٹنے کے لیے عام حکمت عملیوں میں شامل ہیں:
- منسوخی: گمشدہ اقدار والے ریکارڈز کو ہٹانا اگر وہ کم ہیں اور ڈیٹاسیٹ پر نمایاں طور پر اثر انداز نہیں ہوتے ہیں۔
- بدنامی: شماریاتی طریقوں جیسے وسط، اوسط، یا موڈ کا استعمال کرتے ہوئے گم شدہ اقدار کو پُر کرنا، یا زیادہ جدید ترین تکنیکوں کا استعمال کرنا جیسے K-قریب ترین پڑوسی یا ریگریشن امپیوٹیشن۔

- ڈپلیکیٹس کو ہٹانا: ڈپلیکیٹ ریکارڈز تجزیہ کو متزلزل کر سکتے ہیں اور ان کی شناخت کر کے ہٹا دیا جانا چاہیے۔ یہ خاص طور پر ڈیٹا سیٹس میں اہم ہے جہاں ہر ریکارڈ کو ایک منفرد ہستی کی نمائندگی کرنی چاہیے۔

- تضادات کو درست کرنا: اس میں ڈیٹا کے اندراجات کو معیاری بنانا شامل ہے جو یکساں ہونے چاہئیں، جیسے کہ تاریخ کی شکلیں، زمرہ دار لیبلز، یا ٹیکسٹ کیس۔

مثال: کسٹمر کی معلومات پر مشتمل ڈیٹا سیٹ میں، آپ کو 'عمر' کالم میں گمشدہ اقدار کا سامنا ہو سکتا ہے۔ آپ تقسیم کو برقرار رکھنے کے لیے ڈیٹا سیٹ کی درمیانی عمر کے ساتھ ان گمشدہ اقدار کو پُر کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

3. ڈیٹا ٹرانسفارمشن

ڈیٹا ٹرانسفارمیشن میں ڈیٹا کو ایک ایسے فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے جو تجزیہ اور ماڈلنگ کے لیے موزوں ہو۔ اس قدم میں شامل ہوسکتا ہے:

- نارملائزیشن اور سٹینڈرڈائزیشن: یہ تکنیکیں عددی خصوصیات کو ایک عام رینج یا تقسیم تک پیمانہ کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں، جو خصوصیت کی پیمائش کے لیے حساس الگورتھم کے لیے خاص طور پر اہم ہے، جیسے کہ سپورٹ ویکٹر مشینیں یا K-Means کلسٹرنگ۔

- عام کرنا: کم از کم اسکیلنگ کا استعمال کرتے ہوئے [0, 1] کی حد تک خصوصیات کو دوبارہ اسکیل کرنا۔
- معیاری کاری: 0 کے وسط اور 1 کے معیاری انحراف کے لیے خصوصیات کو تبدیل کرنا۔

- زمرہ کے متغیرات کو انکوڈنگ کرنا: مشین لرننگ الگورتھم کو عددی ان پٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ لہذا، زمرہ کے متغیرات کو عددی قدروں میں تبدیل کیا جانا چاہیے۔ تکنیکوں میں شامل ہیں:
- لیبل انکوڈنگ: ہر زمرے کے لیے ایک منفرد عدد تفویض کرنا۔
- ایک گرم انکوڈنگ: ہر زمرے کے لیے بائنری کالم بنانا، جو اس وقت بہتر ہوتا ہے جب زمروں کے درمیان کوئی عام تعلق نہ ہو۔

- فیچر انجینئرنگ: ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے نئی خصوصیات بنانا یا موجودہ خصوصیات میں ترمیم کرنا۔ اس میں شامل ہوسکتا ہے:
- کثیر الثانی خصوصیات: موجودہ خصوصیات سے تعامل کی اصطلاحات یا کثیر الثانی اصطلاحات پیدا کرنا۔
- بائننگ: مسلسل متغیرات کو ٹوکریوں میں گروپ کر کے ان کو زمرے میں تبدیل کرنا۔

مثال: مخصوص ڈیٹا پر مشتمل 'شہر' کالم والے ڈیٹاسیٹ میں، آپ ہر شہر کے لیے بائنری کالم بنانے کے لیے ون ہاٹ انکوڈنگ کا استعمال کر سکتے ہیں، جس سے ماڈل کو عددی ان پٹ کے طور پر ان کی تشریح کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

4. ڈیٹا کمی

ڈیٹا میں کمی کی تکنیکوں کا استعمال ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے حجم کو کم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ کمپیوٹیشنل کارکردگی اور ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔ طریقوں میں شامل ہیں:

- طول و عرض میں کمی: پرنسپل کمپوننٹ اینالیسس (PCA) یا t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) جیسی تکنیکیں ڈیٹا میں تغیر یا ساخت کو محفوظ رکھتے ہوئے خصوصیات کی تعداد کو کم کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔
- فیچر سلیکشن: شماریاتی ٹیسٹ، ارتباطی تجزیہ، یا ماڈل پر مبنی اہمیت کے اقدامات کی بنیاد پر صرف انتہائی متعلقہ خصوصیات کی شناخت اور برقرار رکھنا۔

مثال: اگر ڈیٹاسیٹ میں 100 خصوصیات ہیں، تو PCA کا استعمال اس کو کم کرنے کے لیے پرنسپل اجزاء کے ایک چھوٹے سیٹ تک کیا جا سکتا ہے جو کہ زیادہ تر تغیرات کو حاصل کرتا ہے، اس طرح معلومات کے نمایاں نقصان کے بغیر ماڈل کو آسان بناتا ہے۔

5. ڈیٹا تقسیم کرنا

مشین لرننگ ماڈل کو تربیت دینے سے پہلے، تربیت، توثیق اور جانچ کے لیے ڈیٹا کو الگ الگ سیٹوں میں تقسیم کرنا ضروری ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل کی کارکردگی کا ان دیکھے ڈیٹا پر اندازہ لگایا جا سکتا ہے، جس سے اوور فٹنگ کے خطرے کو کم کیا جا سکتا ہے۔

- ٹریننگ سیٹ: ڈیٹا کا وہ حصہ جو ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
- توثیق سیٹ: ماڈل کے پیرامیٹرز کو ٹیون کرنے اور ماڈل فن تعمیر کے بارے میں فیصلے کرنے کے لیے استعمال ہونے والا ایک الگ ذیلی سیٹ۔
- ٹیسٹ سیٹ: تربیت اور توثیق کے بعد ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہونے والا حتمی ذیلی سیٹ۔

ایک عام عمل 70-15-15 اسپلٹ کا استعمال کرنا ہے، لیکن یہ ڈیٹا سیٹ کے سائز اور پروجیکٹ کی مخصوص ضروریات کے لحاظ سے مختلف ہو سکتا ہے۔

6. ڈیٹا کو بڑھانا

مخصوص قسم کے ڈیٹا کے لیے، خاص طور پر تصاویر اور متن کے لیے، موجودہ ڈیٹا کے ترمیم شدہ ورژن بنا کر تربیتی ڈیٹاسیٹ کے سائز کو مصنوعی طور پر بڑھانے کے لیے ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس سے ماڈل کی مضبوطی اور جنرلائزیشن کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔ تکنیکوں میں شامل ہیں:

- تصویری اضافہ: نئے تربیتی نمونے بنانے کے لیے تبدیلیوں کا اطلاق کرنا جیسے گردش، اسکیلنگ، فلپنگ، اور رنگ ایڈجسٹمنٹ۔
- متن میں اضافہ: مترادف کی تبدیلی، بے ترتیب اندراج، یا نیا متنی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے بیک ٹرانسلیشن جیسی تکنیکوں کا استعمال۔

مثال: تصویر کی درجہ بندی کے کام میں، آپ زیادہ متنوع تربیتی سیٹ بنانے کے لیے تصاویر پر بے ترتیب گردشیں اور پلٹ سکتے ہیں، جس سے ماڈل کو نادیدہ ڈیٹا کو بہتر طور پر عام کرنے میں مدد ملتی ہے۔

ڈیٹا کی تیاری اور صفائی کے لیے ٹولز اور پلیٹ فارم

گوگل کلاؤڈ کئی ٹولز اور خدمات پیش کرتا ہے جو ڈیٹا کی تیاری اور صفائی کی سہولت فراہم کرتے ہیں:

- گوگل کلاؤڈ ڈیٹا پریپ: تجزیہ کے لیے ڈیٹا کی تلاش، صفائی اور تیاری کا ایک بصری ٹول۔ یہ ڈیٹا کی تیاری کے عمل کو ہموار کرنے کے لیے ایک بدیہی انٹرفیس اور خودکار تجاویز فراہم کرتا ہے۔

- بگ سوال: ایک مکمل طور پر منظم، سرور لیس ڈیٹا گودام جو بڑے ڈیٹا سیٹس پر تیز رفتار SQL سوالات کی اجازت دیتا ہے۔ اسے مشین لرننگ ماڈلز میں فیڈ کرنے سے پہلے ڈیٹا کو پری پروسیس اور صاف کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

- کلاؤڈ ڈیٹالب: ڈیٹا کی تلاش، تجزیہ، اور تصور کے لیے ایک انٹرایکٹو ٹول، جسے Python اور SQL کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا تیار کرنے اور صاف کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

- کلاؤڈ ڈیٹا فلو: اسٹریم اور بیچ ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے ایک مکمل طور پر منظم سروس، جس کا استعمال پیچیدہ ڈیٹا کی تیاری کی پائپ لائنز بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

ڈیٹا کی تیاری اور صفائی کا عمل مشین لرننگ ورک فلو کا ایک اہم جز ہے۔ اس میں متعدد اقدامات شامل ہیں، بشمول ڈیٹا اکٹھا کرنا، صفائی، تبدیلی، کمی، تقسیم، اور اضافہ۔ ہر قدم پر محتاط غور و فکر اور مناسب تکنیکوں کے اطلاق کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ڈیٹا اعلیٰ معیار کا ہے اور مضبوط اور درست مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے موزوں ہے۔ گوگل کلاؤڈ کی طرف سے پیش کردہ ٹولز اور پلیٹ فارمز کا فائدہ اٹھا کر، ڈیٹا سائنسدان اور مشین لرننگ انجینئر اس عمل کو ہموار اور بہتر بنا سکتے ہیں، جو بالآخر زیادہ موثر اور موثر ماڈل کی ترقی کا باعث بنتے ہیں۔

سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:

• کیا مشین لرننگ کے عمل کے دوران ایک سے زیادہ ماڈل کا اطلاق کیا جا سکتا ہے؟
• کیا مشین لرننگ کسی منظر نامے پر منحصر ہے کہ کون سا الگورتھم استعمال کرنا ہے؟
• بغیر کسی پروگرامنگ پس منظر کے مطلق مبتدی کے لیے مرحلہ وار GUI کنسول کا استعمال کرتے ہوئے مفت ٹائر/ٹرائل کا استعمال کرتے ہوئے گوگل اے آئی پلیٹ فارم پر بنیادی ڈیڈیکٹک AI ماڈل کی تربیت اور تعیناتی کا آسان ترین راستہ کیا ہے؟
• مرحلہ وار ٹیوٹوریل میں GCP کنسول کے GUI انٹرفیس کے ذریعے Google Cloud AI پلیٹ فارم میں سادہ AI ماڈل کو عملی طور پر کیسے تربیت اور تعینات کیا جائے؟
• گوگل کلاؤڈ میں تقسیم شدہ AI ماڈل ٹریننگ کی مشق کرنے کا سب سے آسان، مرحلہ وار طریقہ کار کیا ہے؟
• پہلا ماڈل کیا ہے جس پر کوئی شروع کے لیے کچھ عملی تجاویز کے ساتھ کام کر سکتا ہے؟
• کیا الگورتھم اور پیشین گوئیاں انسانی طرف سے حاصل کردہ معلومات پر مبنی ہیں؟
• قدرتی لینگویج پروسیسنگ ماڈل بنانے کے لیے بنیادی ضروریات اور آسان ترین طریقے کیا ہیں؟ دستیاب ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے کوئی ایسا ماڈل کیسے بنا سکتا ہے؟
• کیا ان ٹولز کو استعمال کرنے کے لیے ماہانہ یا سالانہ سبسکرپشن کی ضرورت ہوتی ہے، یا مفت استعمال کی ایک خاص مقدار ہے؟
• ٹریننگ ماڈل پیرامیٹرز کے تناظر میں ایک عہد کیا ہے؟

EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں

مزید سوالات اور جوابات:

• فیلڈ: مصنوعی ذہانت
• پروگرام: EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ (سرٹیفیکیشن پروگرام پر جائیں۔)
• سبق: تعارف (متعلقہ سبق پر جائیں۔)
• موضوع: مشین لرننگ کیا ہے؟ (متعلقہ موضوع پر جائیں)