What Is Data Quality In Machine Learning?

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

f ML মডেল। এটি ডেটা ক্লিনিং, প্রিপ্রসেসিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এর জন্য ব্যবহৃত ETL পাইপ কৌশলগুলিও আবিষ্কার করবে। এই নিবন্ধের শেষে, আপনি ML-এ ডেটা মানের গুরুত্ব এবং উচ্চ-মানের ডেটা নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত কৌশলগুলি সম্পর্কে একটি দৃঢ় উপলব্ধি পাবেন। এটি বাস্তব-বিশ্বের প্রকল্পগুলিতে এই কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করতে এবং তাদের এমএল মডেলগুলির কার্যকারিতা উন্নত করতে সহায়তা করবে।

শিক্ষার উদ্দেশ্য

মেশিন লার্নিং এবং এর বিভিন্ন প্রয়োগের মূল বিষয়গুলি বোঝা।
মেশিন লার্নিং মডেলের সাফল্যে ডেটা মানের গুরুত্ব স্বীকার করা।
ETL পাইপলাইন এবং ডেটা গুণমান নিশ্চিত করতে এর ভূমিকার সাথে পরিচিত হওয়া।
অনুপস্থিত এবং ডুপ্লিকেট ডেটা, আউটলায়ার এবং নয়েজ এবং শ্রেণীগত ভেরিয়েবলগুলি পরিচালনা সহ ডেটা পরিষ্কারের জন্য একাধিক কৌশল শেখা।
এমএল মডেলগুলিতে ব্যবহৃত ডেটার গুণমান উন্নত করতে ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের গুরুত্ব বোঝা।
ডেটা নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং লোডিং সহ কোড ব্যবহার করে একটি সম্পূর্ণ ETL পাইপলাইন বাস্তবায়নে বাস্তব অভিজ্ঞতা।
ডেটা ইনজেকশনের সাথে পরিচিত হওয়া এবং এটি কীভাবে এমএল মডেলগুলির কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
মেশিন লার্নিং-এ ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ধারণা এবং গুরুত্ব বোঝা।

এই নিবন্ধটি একটি অংশ হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল ডেটা সায়েন্স ব্লগাথন.

সুচিপত্র

ভূমিকা
মেশিন লার্নিং কী?
মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ETL পাইপলাইনের মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ?
ডেটা ইনজেকশন কি?
ডেটা ক্লিনিং এর গুরুত্ব
ডেটা প্রি-প্রসেসিং কি?
ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এর মধ্যে একটি ডুব
ETL-পাইপলাইনের জন্য সম্পূর্ণ কোড
উপসংহার

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি রূপ যা কম্পিউটারকে সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে শিখতে এবং উন্নত করতে সক্ষম করে। এটি ভবিষ্যদ্বাণী করা, ডেটাতে প্যাটার্ন সনাক্তকরণ এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি একটি আরো সঠিক এবং দক্ষ সিস্টেম ফলাফল.

উপাত্ত গুণমান

মেশিন লার্নিং আমাদের জীবনের একটি অপরিহার্য অংশ এবং ভার্চুয়াল সহকারী থেকে শুরু করে স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, পরিবহন এবং ই-কমার্স পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।

ডেটা, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং, যেকোনো মডেলের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এটি সর্বদা আপনি আপনার মডেল ফিড ডেটার মানের উপর নির্ভর করে। আসুন পরীক্ষা করা যাক কেন ডেটা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য এত প্রয়োজনীয়।

মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা ক্রিটিক্যাল কেন?

আমরা প্রতিদিন অনেক তথ্য দ্বারা পরিবেষ্টিত হয়. অ্যামাজন, ফেসবুক এবং গুগলের মতো টেক জায়ান্টগুলি প্রতিদিন প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে। কিন্তু কেন তারা তথ্য সংগ্রহ করছে? আপনি ঠিক বলেছেন যদি আপনি দেখে থাকেন যে Amazon এবং Google আপনি যে পণ্যগুলি খুঁজছেন সেগুলি অনুমোদন করে৷

অবশেষে, মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি থেকে ডেটা এই মডেলটি বাস্তবায়নে একটি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে। সংক্ষেপে, ডেটা হল জ্বালানী যা মেশিন লার্নিংকে চালিত করে, এবং সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য মডেল তৈরির জন্য উচ্চ-মানের ডেটার প্রাপ্যতা গুরুত্বপূর্ণ। শ্রেণীগত, সংখ্যাসূচক, টাইম সিরিজ এবং পাঠ্য ডেটা সহ মেশিন লার্নিং-এ অনেক ডেটা প্রকার ব্যবহার করা হয়। একটি ETL পাইপলাইনের মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ করা হয়। একটি ETL পাইপলাইন কি?

ETL পাইপলাইনের মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটা প্রস্তুতিকে প্রায়শই নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং লোড করার জন্য একটি ETL পাইপলাইন হিসাবে উল্লেখ করা হয়।

নিষ্কাশন: ETL পাইপলাইনের প্রথম ধাপ হল বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা বের করা। এতে ডাটাবেস, API, বা CSV বা এক্সেলের মতো প্লেইন ফাইল থেকে ডেটা বের করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ডেটা কাঠামোগত বা অসংগঠিত হতে পারে।

আমরা কিভাবে একটি CSV ফাইল থেকে ডেটা বের করি তার একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হল।

পাইথন কোড:

import pandas as pd
#read csv file
df = pd.read_csv("data.csv")
#extract specific data
name = df["name"]
age = df["age"]
address = df["address"]
#print extracted data
print("Name:", name)
print("Age:", age)
print("Address:", address)

রুপান্তর: এটি মেশিন লার্নিং মডেলে ব্যবহারের জন্য উপযোগী করে তোলার জন্য ডেটাকে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। এর মধ্যে ত্রুটি বা অসঙ্গতিগুলি অপসারণ করতে ডেটা পরিষ্কার করা, ডেটা মানক করা এবং মডেলটি ব্যবহার করতে পারে এমন একটি ফর্ম্যাটে ডেটা রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এই ধাপে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংও রয়েছে, যেখানে কাঁচা ডেটা মডেলের জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেটে রূপান্তরিত হয়।
এটি json থেকে DataFrame-এ ডেটা রূপান্তর করার জন্য একটি সহজ কোড।

import json
import pandas as pd
#load json file
with open("data.json", "r") as json_file:
data = json.load(json_file)
#convert json data to a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
#write to csv
df.to_csv("data.csv", index=False)

বোঝা: চূড়ান্ত ধাপ হল গন্তব্যে রূপান্তরিত ডেটা আপলোড বা লোড করা। এটি একটি ডাটাবেস, একটি ডেটা স্টোর বা একটি ফাইল সিস্টেম হতে পারে। ফলস্বরূপ ডেটা আরও ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত, যেমন প্রশিক্ষণ বা মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করা।

এখানে একটি সাধারণ কোড রয়েছে যা দেখায় কিভাবে আমরা পান্ডা ব্যবহার করে ডেটা লোড করি:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

ডেটা সংগ্রহ করার পরে, আমরা সাধারণত ডেটা ইনজেকশন ব্যবহার করি যদি আমরা কোনো অনুপস্থিত মান খুঁজে পাই।

ডেটা ইনজেকশন কি?

একটি বিদ্যমান ডেটা সার্ভারে নতুন ডেটা যোগ করা বিভিন্ন কারণে করা যেতে পারে নতুন ডেটা সহ ডেটাবেস আপডেট করতে এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কার্যকারিতা উন্নত করতে আরও বৈচিত্র্যময় ডেটা যুক্ত করতে। অথবা মূল ডেটাসেটের ত্রুটি সংশোধন সাধারণত কিছু সহজ টুলের সাহায্যে অটোমেশনের মাধ্যমে করা হয়।

তথ্য পরিষ্কার

তিন প্রকার।

ব্যাচ সন্নিবেশ: ডেটা বাল্ক ঢোকানো হয়, এটি সাধারণত একটি নির্দিষ্ট সময়ে হয়
রিয়েল-টাইম ইনজেকশন: ডেটা উৎপন্ন হলে অবিলম্বে ইনজেকশন দেওয়া হয়।
স্ট্রিম ইনজেকশন: ডেটা একটি অবিচ্ছিন্ন প্রবাহে ইনজেকশন করা হয়। এটি প্রায়ই রিয়েল-টাইমে ব্যবহৃত হয়।

পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে অ্যাপেন্ড ফাংশন ব্যবহার করে আমরা কীভাবে ডেটা ইনজেক্ট করি তার একটি কোড উদাহরণ এখানে।

ডেটা পাইপলাইনের পরবর্তী ধাপ হল ডেটা পরিষ্কার করা।

import pandas as pd # Create an empty DataFrame
df = pd.DataFrame() # Add some data to the DataFrame
df = df.append({'Name': 'John', 'Age': 30, 'Country': 'US'}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Jane', 'Age': 25, 'Country': 'UK'}, ignore_index=True) # Print the DataFrame
print(df)

ডেটা ক্লিনিং এর গুরুত্ব

তথ্য পরিষ্কার ডেটাতে ত্রুটিগুলি অপসারণ বা সংশোধন। এর মধ্যে অনুপস্থিত মান এবং সদৃশগুলি সরানো এবং বহিরাগতদের পরিচালনা করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ডেটা পরিষ্কার করা একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া, এবং নতুন অন্তর্দৃষ্টির জন্য আপনাকে ফিরে যেতে এবং পরিবর্তন করতে হতে পারে। পাইথনে, পান্ডাস লাইব্রেরি প্রায়ই ডেটা পরিষ্কার করতে ব্যবহৃত হয়।

ডেটা পরিষ্কার করার গুরুত্বপূর্ণ কারণ রয়েছে।

উপাত্ত গুণমান: সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য বিশ্লেষণের জন্য ডেটা গুণমান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আরও সুনির্দিষ্ট এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ তথ্য প্রকৃত ফলাফল এবং ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করতে পারে।
মেশিন লার্নিং কর্মক্ষমতা: নোংরা ডেটা মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে। আপনার ডেটা পরিষ্কার করা আপনার মডেলের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে।
ডেটা স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধার: পরিচ্ছন্ন ডেটা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করা সহজ এবং ডেটা স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে ত্রুটি এবং অসঙ্গতির ঝুঁকি হ্রাস করে৷
তথ্য শাসন: ডেটা নিয়ন্ত্রক নীতি এবং প্রবিধানগুলির সাথে ডেটা অখণ্ডতা এবং সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য ডেটা পরিষ্কার করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷
তথ্য ভান্ডার: ডেটা মুছা দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহার এবং বিশ্লেষণের জন্য ডেটা সংরক্ষণ করতে সাহায্য করে৷

এখানে কোডটি দেখায় যে কীভাবে অনুপস্থিত মানগুলি বাদ দেওয়া যায় এবং পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করে সদৃশগুলি সরানো যায়:

df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates() # Fill missing values
df = df.fillna(value=-1)

বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে আমরা কীভাবে ডেটা পরিষ্কার করি তার আরেকটি উদাহরণ এখানে

import pandas as pd # Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Sarah', 'NaN'], 'Age': [30, 25, 35, 32, None], 'Country': ['US', 'UK', 'Canada', 'Australia', 'NaN']}
df = pd.DataFrame(data) # Drop missing values
df = df.dropna() # Remove duplicates
df = df.drop_duplicates() # Handle outliers
df = df[df['Age'] < 40] # Print the cleaned DataFrame
print(df)

ডেটা পাইপলাইনের তৃতীয় পর্যায় হল ডেটা প্রাক-প্রসেসিং,

কোনও পরিষ্কারের পদ্ধতি প্রয়োগ করার আগে ডেটা এবং বৈশিষ্ট্যগুলি পরিষ্কারভাবে বোঝা এবং ডেটা পরিষ্কার করার পরে মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করাও ভাল।

ডেটা প্রি-প্রসেসিং কি?

ডেটা প্রসেসিং মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ব্যবহারের জন্য ডেটা প্রস্তুত করছে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি অপরিহার্য পদক্ষেপ কারণ এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা এমন একটি ফর্ম্যাটে রয়েছে যা মডেলটি ব্যবহার করতে পারে এবং যে কোনও ত্রুটি বা অসঙ্গতিগুলি সমাধান করা হয়েছে।

r মূকনাট্য এবং এক্সেল ইন্টিগ্রেশন

ডেটা প্রক্রিয়াকরণে সাধারণত ডেটা পরিষ্কার, ডেটা রূপান্তর এবং ডেটা মানককরণের সংমিশ্রণ জড়িত থাকে। ডেটা প্রক্রিয়াকরণের নির্দিষ্ট পদক্ষেপগুলি ডেটার ধরন এবং আপনি যে মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করছেন তার উপর নির্ভর করে। যাইহোক, এখানে কিছু সাধারণ পদক্ষেপ রয়েছে:

ডেটা ক্লিনআপ: ডাটাবেস থেকে ত্রুটি, অসঙ্গতি, এবং বহিরাগতগুলি সরান।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন: একটি ফর্মে ডেটা রূপান্তর যা মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলে পরিবর্তন করা।
উপাত্ত সাধারণীকরণ: 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি নির্দিষ্ট পরিসরে ডেটা স্কেল করুন, যা কিছু মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে।
তথ্য যোগ করুন: নতুন তৈরি করতে বিদ্যমান ডেটা পয়েন্টগুলিতে পরিবর্তন বা ম্যানিপুলেশন যোগ করুন।
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন বা নিষ্কাশন: আপনার মেশিন লার্নিং মডেলে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করার জন্য আপনার ডেটা থেকে প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করুন এবং নির্বাচন করুন৷
বহিরাগত সনাক্তকরণ: বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হওয়া ডেটা পয়েন্টগুলি সনাক্ত করুন এবং সরান৷ বহিরাগতরা বিশ্লেষণাত্মক ফলাফল পরিবর্তন করতে পারে এবং মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতাকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
ডুপ্লিকেট সনাক্ত করুন: ডুপ্লিকেট ডেটা পয়েন্ট সনাক্ত করুন এবং অপসারণ করুন। ডুপ্লিকেট ডেটা ভুল বা অবিশ্বস্ত ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে এবং আপনার ডেটা সেটের আকার বাড়াতে পারে, এটি প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করা কঠিন করে তোলে।
প্রবণতা সনাক্ত করুন: আপনার ডেটাতে নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি খুঁজুন যা আপনি ভবিষ্যতের পূর্বাভাস জানাতে বা আপনার ডেটার প্রকৃতি আরও ভালভাবে বুঝতে ব্যবহার করতে পারেন৷

মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা প্রসেসিং অপরিহার্য কারণ এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা মডেলটি ব্যবহার করতে পারে এমন ফর্মে রয়েছে এবং যে কোনও ত্রুটি বা অসঙ্গতিগুলি সরানো হয়েছে। এটি মডেলের কর্মক্ষমতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতা উন্নত করে।

এখানে কিছু সহজ কোড রয়েছে যা দেখায় কিভাবে ক্যাটাগরিকাল ভেরিয়েবলকে সাংখ্যিক মানের স্কেল করতে এবং MinMaxScaler ক্লাসটি সাংখ্যিক ভেরিয়েবল স্কেল করতে লেবেলএনকোডার ক্লাস ব্যবহার করতে হয়।

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, OneHotEncoder, LabelEncoder # Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Sarah'], 'Age': [30, 25, 35, 32], 'Country': ['US', 'UK', 'Canada', 'Australia'], 'Gender':['M','F','M','F']}
df = pd.DataFrame(data) # Convert categorical variables to numerical
encoder = LabelEncoder()
df["Gender"] = encoder.fit_transform(df["Gender"]) # One hot encoding
onehot_encoder = OneHotEncoder()
country_encoded = onehot_encoder.fit_transform(df[['Country']])
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(country_encoded.toarray())], axis=1)
df = df.drop(['Country'], axis=1) # Scale numerical variables
scaler = MinMaxScaler()
df[['Age']] = scaler.fit_transform(df[['Age']]) # Print the preprocessed DataFrame
print(df)

ডেটা পাইপলাইনের চূড়ান্ত পর্যায় হল ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং,

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এর মধ্যে একটি ডুব

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এর জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন বৈশিষ্ট্যগুলিতে কাঁচা ডেটা রূপান্তরিত করে মেশিন লার্নিং মডেল. এতে কাঁচামাল থেকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সনাক্ত করা এবং বের করা এবং মডেলটি ব্যবহার করতে পারে এমন একটি বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত। মেশিন লার্নিংয়ে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং অপরিহার্য কারণ এটি মডেল পারফরম্যান্সকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে।

বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে বিভিন্ন কৌশল হল:

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন: কাঁচা ডেটা থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করুন। উদাহরণস্বরূপ, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করুন বা নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করতে বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করুন৷
বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন: বৈশিষ্ট্যের ধরন পরিবর্তন করুন, যেমন একটি শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে একটি সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলে পরিবর্তন করা বা একটি নির্দিষ্ট পরিসরের মধ্যে ফিট করার জন্য ডেটা জুম করা।
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন: আপনার মেশিন লার্নিং মডেলে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করার জন্য আপনার ডেটার প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করুন৷
মাত্রা হ্রাস: অপ্রয়োজনীয় বা অপ্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সরিয়ে ডাটাবেসের বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা হ্রাস করুন।
তথ্য যোগ করুন: নতুন তৈরি করতে বিদ্যমান ডেটা পয়েন্টগুলিতে পরিবর্তন বা ম্যানিপুলেশন যোগ করুন।

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য আপনার ডেটা, সমস্যার সমাধান এবং ব্যবহার করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সম্পর্কে ভাল বোঝার প্রয়োজন। এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং পরীক্ষামূলক এবং আমাদের মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করে এমন সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্য সেট খুঁজে পেতে বেশ কয়েকটি পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হতে পারে।

সম্পূর্ণ ETL পাইপলাইনের জন্য সম্পূর্ণ কোড

এখানে পান্ডা এবং স্কিট-লার্ন লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি সম্পূর্ণ ETL পাইপলাইনের উদাহরণ দেওয়া হল:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, OneHotEncoder, LabelEncoder # Extract data from CSV file
df = pd.read_csv('data.csv') # Data cleaning
df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates() # Data transformation
encoder = LabelEncoder()
df["Gender"] = encoder.fit_transform(df["Gender"]) onehot_encoder = OneHotEncoder()
country_encoded = onehot_encoder.fit_transform(df[['Country']])
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(country_encoded.toarray())], axis=1)
df = df.drop(['Country'], axis=1) scaler = MinMaxScaler()
df[['Age']] = scaler.fit_transform(df[['Age']]) # Load data into a new CSV file
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

এই উদাহরণের pandas read_csv() ফাংশন ব্যবহার করে একটি CSV ফাইল থেকে ডেটা প্রথমে পুনরুদ্ধার করা হয়। তারপরে অনুপস্থিত মান এবং সদৃশগুলি সরিয়ে ডেটা পরিষ্কার করা হয়। এটি LabelEncoder ব্যবহার করে শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে সংখ্যায় পরিবর্তন করতে, OneHotEncoder শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে সংখ্যায় পরিবর্তন করতে এবং MinMaxScaler ব্যবহার করে সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবল স্কেল করা হয়। অবশেষে, মুছে ফেলা ডেটা pandas to_csv() ফাংশন ব্যবহার করে একটি নতুন CSV ফাইলে পড়া হয়।

মনে রাখবেন যে এই উদাহরণটি ETL পাইপলাইনের একটি খুব সরলীকৃত সংস্করণ। একটি বাস্তব পরিস্থিতিতে, পাইপলাইন আরও জটিল হতে পারে এবং আরও প্রক্রিয়াকরণ এবং আউটসোর্সিং, খরচ ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যেমন পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। এছাড়াও, ডেটা ট্রেসেবিলিটিও অপরিহার্য। অর্থাৎ, এটি ডেটার উৎপত্তি, এর পরিবর্তনগুলি এবং কোথায় তা ট্র্যাক করে তা কেবলমাত্র আপনার ডেটার গুণমান বুঝতেই সাহায্য করে না বরং আপনার পাইপলাইন ডিবাগ এবং পর্যালোচনা করতেও সহায়তা করে৷ এছাড়াও, পোস্ট-প্রসেসিং পদ্ধতি প্রয়োগ করার আগে এবং প্রাক-প্রক্রিয়াকরণের পরে মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করার আগে ডেটা এবং বৈশিষ্ট্যগুলি পরিষ্কারভাবে বোঝা অপরিহার্য। তথ্য.

উপসংহার

মেশিন লার্নিং মডেলের সাফল্যের জন্য ডেটা গুণমান গুরুত্বপূর্ণ। প্রক্রিয়াটির প্রতিটি পদক্ষেপের যত্ন নেওয়ার মাধ্যমে, থেকে তথ্য সংগ্রহ পরিষ্কার, প্রক্রিয়াকরণ এবং যাচাইকরণের জন্য, আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে আপনার ডেটা সর্বোচ্চ মানের। এটি আপনার মডেলকে আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করবে, যার ফলে ভাল ফলাফল এবং সফল মেশিন-লার্নিং প্রকল্পগুলি হবে৷

এখন আপনি মেশিন লার্নিং এ ডেটা মানের গুরুত্ব জানতে পারবেন। এখানে আমার নিবন্ধ থেকে গুরুত্বপূর্ণ কিছু গ্রহণ করা হয়েছে:

কী Takeaways

মেশিন লার্নিং মডেল এবং ফলাফলের উপর খারাপ ডেটা মানের প্রভাব বোঝা।
মেশিন লার্নিং মডেলের সাফল্যে ডেটা মানের গুরুত্ব স্বীকার করা।
ETL পাইপলাইন এবং ডেটার গুণমান নিশ্চিত করতে এর ভূমিকার সাথে নিজেকে পরিচিত করা।
এমএল মডেলগুলিতে ব্যবহৃত ডেটার গুণমান উন্নত করতে ডেটা পরিষ্কার, প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল কৌশলগুলির জন্য দক্ষতা অর্জন করা।
মেশিন লার্নিং-এ ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ধারণা এবং গুরুত্ব বোঝা।
এমএল মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন, তৈরি এবং রূপান্তর করার জন্য শেখার কৌশল।

পড়ার জন্য ধন্যবাদ! উপরে উল্লিখিত কিছু শেয়ার করতে চান? চিন্তা? মুক্ত মনে নীচে মন্তব্য করুন।

এই নিবন্ধে দেখানো মিডিয়া Analytics বিদ্যার মালিকানাধীন নয় এবং লেখকের বিবেচনার ভিত্তিতে ব্যবহার করা হয়।