ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಅವು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಅನೇಕ ಇತರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಂದ ಬಹಳ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ, ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವೆವು. ನೀವು:
- ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.
- 'ಮಾದರಿಗಳು', 'ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ', ಮತ್ತು 'ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ' ಎಂಬ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೀರಿ.
🎥 ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಕೆಲಸಮಾಡುವ ಸಣ್ಣ ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ (ML) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕಲೆ ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ:
- ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಬಹುತೇಕ ML ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸರಳ ಶರತಿನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಅಥವಾ ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ಎಂಜಿನ್ ಮೂಲಕ ಉತ್ತರಿಸದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳುವುದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುತ್ತವೆ.
- ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪ್ರಮಾಣವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನೀವು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಈ ಹಂತದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದೂ ಸೇರಿದೆ.
- ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಸ್ವಭಾವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಲು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬೇಕು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ML ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ವಿವಿಧ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಮಾದರಿ ಒಳಗಿನ ತೂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಡೇಟಾದ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು.
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ನೀವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೊದಲೇ ನೋಡದ ಡೇಟಾ (ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ) ಬಳಸಿ ಮಾದರಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನೋಡುತ್ತೀರಿ.
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನೀವು ವಿವಿಧ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಚರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮರುಕಳಿಸಬಹುದು.
- ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಿ. ಹೊಸ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಪುಣರಾಗಿವೆ. ಈ ಉಪಯೋಗವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಬಹಳ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಳ ನಿಯಮಾಧಾರಿತ ಎಂಜಿನ್ ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅಕ್ಟ್ಯೂರಿಯಲ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಧೂಮಪಾನ ಮಾಡುವವರ ಮತ್ತು ಧೂಮಪಾನ ಮಾಡದವರ ಮರಣಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಿದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.
ಆದರೆ, ಅನೇಕ ಇತರ ಚರಗಳನ್ನು ಸಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ಭೂತಕಾಲದ ಆರೋಗ್ಯ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಮರಣಾಂಶ ದರಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಲು ML ಮಾದರಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಇನ್ನೊಂದು ಸಂತೋಷದ ಉದಾಹರಣೆ ಎಂದರೆ, ಲ್ಯಾಟಿಟ್ಯೂಡ್, ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡ್, ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ, ಸಮುದ್ರದ ಸಮೀಪತೆ, ಜೆಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಏಪ್ರಿಲ್ ತಿಂಗಳ ಹವಾಮಾನ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು.
✅ ಈ ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ML ಬಳಕೆಯ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಗಳಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ನೀವು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಸಂರಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಖಚಿತತೆಯಿಂದ ಉತ್ತರಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರದ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಎರಡು ಕಾರ್ಯಗಳಿವೆ:
- ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹಿಂದಿನ ಪಾಠವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಈ ಡೇಟಾದ ಮೂಲಗಳು, ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಯಾವುದೇ ಅಂತರಂಗಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಮೂಲವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.
- ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ. ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಿವೆ. ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬಂದಿದ್ದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ನೀವು ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು (Clustering ನಲ್ಲಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ). ನೀವು ಮೂಲದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (Classification ನಲ್ಲಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ). ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದು (Web App ಪಾಠದ ಮುಂಚೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ). ಕೊನೆಗೆ, ನೀವು ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅದನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕಗೊಳಿಸಿ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬೇಕಾಗಬಹುದು.
✅ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದರ ಆಕಾರವು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೀವು ನೀಡಿದ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರಬಹುದು, ನಾವು Clustering ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ!
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮಾಪನೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣ. ಅನೇಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು 'ದಿನಾಂಕ', 'ಗಾತ್ರ' ಅಥವಾ 'ಬಣ್ಣ' ಎಂಬ ಕಾಲಮ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಚರ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ X ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಚರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಗುರಿ ಎಂದರೆ ನೀವು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡಲು ಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ವಸ್ತು. ಗುರಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ y ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕೇಳುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ: ಡಿಸೆಂಬರ್ನಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಬಣ್ಣದ ಕಂಬಳಿಗಳು ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆಯಿರುತ್ತವೆ? ಸಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೋದಲ್ಲಿ, ಯಾವ ನೆರೆಹೊರೆಯು ಉತ್ತಮ ರಿಯಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್ ಬೆಲೆ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ? ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗುರಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎಂದು ಕೂಡ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
🎓 ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಯಾವ ಚರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬೇಕು ಎಂದು ನೀವು ಹೇಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ? ನೀವು ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಚರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆ ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅವು ಒಂದೇ ಅಲ್ಲ: "ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮೂಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಉಪಸಮೂಹವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ." (ಮೂಲ)
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯ ಉಪಕರಣಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ Seaborn ಅಥವಾ MatPlotLib ಮುಂತಾದ ಕೆಲವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಶಕ್ತಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಗುಪ್ತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಅಸಮತೋಲನ ಅಥವಾ ಅಸಮತೋಲನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲು ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು (Classification ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ).
ತರಬೇತಿಗೆ ಮುಂಚೆ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಅವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು.
- ತರಬೇತಿ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಈ ಭಾಗವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಲು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸೆಟ್ ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಬಹುಮತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಪರೀಕ್ಷೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂಲ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.
- ಮಾನ್ಯತೆ. ಮಾನ್ಯತೆ ಸೆಟ್ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸ್ವತಂತ್ರ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಗುಂಪು, ನೀವು ಮಾದರಿಯ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ನೀವು ಕೇಳುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನೀವು ಈ ಮೂರನೇ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು (Time Series Forecasting ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ).
ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ, ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ವಿವಿಧ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ಪ್ರತಿನಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡುವುದು ಅದನ್ನು ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂಗೀಕರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಸ್ವಭಾವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಲು ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತೀರಿ. Scikit-learn ನ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ - ನಾವು ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ - ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನೀವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಲವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಪ್ರತ്യക്ഷ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ನಿಖರತೆ, ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಅನುಭವಿಸುವಿರಿ.
ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವಾಗ, ನೀವು ಅದನ್ನು 'ಫಿಟ್' ಮಾಡಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಬಹುಶಃ ನೀವು ಹಲವಾರು ML ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ 'model.fit' ಎಂಬ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾಣುತ್ತೀರಿ - ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಚರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 'X') ಮತ್ತು ಗುರಿ ಚರವನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 'y') ಕಳುಹಿಸುತ್ತೀರಿ.
ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ (ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಪುನರಾವೃತ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ 'ಎಪೋಕ್ಸ್' ಬೇಕಾಗಬಹುದು), ನೀವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಉಪಸಮೂಹವಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿ ಮೊದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸದ ಡೇಟಾಗೆ ಸೇರಿದೆ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಬಹುದು.
🎓 ಮಾದರಿ ಫಿಟಿಂಗ್
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಫಿಟಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಪಾಯ ಕಾರ್ಯವು ಪರಿಚಿತವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
🎓 ಅಡಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅತಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಅವು ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದದಿರುವುದು ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವುದು. ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಾ ಸಮೀಪವಾಗಿ ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ದೂರವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅತಿಗೊಳಿಸಿದ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದವನ್ನು ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಲಿತಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಡಿಗೊಳಿಸಿದ ಮಾದರಿ ನಿಖರವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ತನ್ನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಥವಾ ಇನ್ನೂ 'ನೋಡದ' ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಜೆನ್ ಲೂಪರ್ ಅವರಿಂದ
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ತರಬೇತಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ, ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರ 'ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು' ಸುಧಾರಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಓದಿ.
ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. 'ಅಪ್ಲೈಡ್' ML ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ವೆಬ್ ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರ ಇನ್ಪುಟ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಟನ್ ಒತ್ತುವುದು) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಚರವನ್ನು ಸೆಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗೆ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಸೇರಬಹುದು.
ಈ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು, ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ - ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಚಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು, ನೀವು 'ಫುಲ್ ಸ್ಟಾಕ್' ML ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಲು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುವಂತೆ.
ML ಅಭ್ಯಾಸಗಾರರ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಫ್ಲೋ ಚಾರ್ಟ್ ರಚಿಸಿ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಈಗ ಎಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ನೋಡುತ್ತೀರಿ? ನೀವು ಯಾವಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟವನ್ನು ಎದುರಿಸುವಿರಿ ಎಂದು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ? ನಿಮಗೆ ಯಾವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ?
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಿ. ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಇದು ಇದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯನ್ನು ಸಂದರ್ಶನ ಮಾಡಿ
ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.