विषयसूची:
- मशीन लर्निंग में प्रीप्रोसेसिंग का क्या मतलब है?
- मशीन लर्निंग में प्रीप्रोसेसिंग क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है?
- प्रीप्रोसेसिंग तकनीक क्या हैं?
- डेटा का प्रीप्रोसेसिंग क्या है समझाएं?
वीडियो: मशीन लर्निंग में प्रीप्रोसेसिंग क्या है?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
मशीन लर्निंग में डेटा प्रीप्रोसेसिंग से तात्पर्य कच्चे डेटा को तैयार करने (सफाई और व्यवस्थित करने) की तकनीक से है ताकि इसे मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त बनाया जा सके।
मशीन लर्निंग में प्रीप्रोसेसिंग का क्या मतलब है?
डेटा प्रीप्रोसेसिंग कच्चे डेटा को तैयार करने और इसे मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उपयुक्त बनाने की एक प्रक्रिया है मशीन लर्निंग मॉडल बनाते समय यह पहला और महत्वपूर्ण कदम है। और डेटा के साथ कोई भी ऑपरेशन करते समय उसे साफ करके फॉर्मेट में डालना अनिवार्य है। …
मशीन लर्निंग में प्रीप्रोसेसिंग क्या है और इसकी आवश्यकता क्यों है?
डेटा प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकताकुछ निर्दिष्ट मशीन लर्निंग मॉडल को एक निर्दिष्ट प्रारूप में जानकारी की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए, रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम शून्य मानों का समर्थन नहीं करता है, इसलिए रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम को निष्पादित करने के लिए शून्य मानों को प्रबंधित करना होगा मूल कच्चे डेटा सेट से।
प्रीप्रोसेसिंग तकनीक क्या हैं?
डेटा प्रीप्रोसेसिंग में प्रदान की जाने वाली तकनीकें क्या हैं?
- डेटा की सफाई/सफाई। "गंदे" डेटा की सफाई। वास्तविक दुनिया का डेटा अधूरा, शोरगुल वाला और असंगत होता है। …
- डेटा एकीकरण। कई स्रोतों से डेटा का संयोजन। …
- डेटा परिवर्तन। डेटा क्यूब का निर्माण। …
- डेटा में कमी। डेटा सेट का प्रतिनिधित्व कम करना।
डेटा का प्रीप्रोसेसिंग क्या है समझाएं?
डेटा प्रीप्रोसेसिंग है कच्चे डेटा को समझने योग्य प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया। यह डेटा माइनिंग में भी एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि हम कच्चे डेटा के साथ काम नहीं कर सकते हैं। मशीन लर्निंग या डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को लागू करने से पहले डेटा की गुणवत्ता की जाँच की जानी चाहिए।
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