विषयसूची:
- मशीन लर्निंग में डेटा प्रीप्रोसेसिंग में सात महत्वपूर्ण चरण हैं:
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग के चरण क्या हैं?
- मशीन लर्निंग में प्रयुक्त डेटा प्रीप्रोसेसिंग क्या है?
- हमें मशीन लर्निंग में डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?
- मशीन लर्निंग के लिए आप किसी इमेज को प्रीप्रोसेस कैसे करते हैं?
वीडियो: मशीन लर्निंग के लिए डेटा को प्रीप्रोसेस कैसे करें?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
मशीन लर्निंग में डेटा प्रीप्रोसेसिंग में सात महत्वपूर्ण चरण हैं:
- डेटासेट प्राप्त करें। …
- सभी महत्वपूर्ण पुस्तकालयों को आयात करें। …
- डेटासेट आयात करें। …
- लापता मूल्यों की पहचान करना और उन्हें संभालना। …
- श्रेणीबद्ध डेटा एन्कोडिंग। …
- डेटासेट को विभाजित करना। …
- फ़ीचर स्केलिंग।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग के चरण क्या हैं?
उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को सुनिश्चित करने के लिए, इसे पहले से संसाधित करना महत्वपूर्ण है। प्रक्रिया को आसान बनाने के लिए, डेटा प्रीप्रोसेसिंग को चार चरणों में विभाजित किया गया है: डेटा सफाई, डेटा एकीकरण, डेटा कमी, और डेटा परिवर्तन।
मशीन लर्निंग में प्रयुक्त डेटा प्रीप्रोसेसिंग क्या है?
किसी भी मशीन लर्निंग प्रक्रिया में, डेटा प्रीप्रोसेसिंग वह चरण है जिसमें डेटा रूपांतरित हो जाता है, या एन्कोड किया जाता है, ताकि इसे ऐसी स्थिति में लाया जा सके कि अब मशीन इसे आसानी से पार्स कर सकेदूसरे शब्दों में, डेटा की विशेषताओं को अब एल्गोरिथम द्वारा आसानी से व्याख्यायित किया जा सकता है।
हमें मशीन लर्निंग में डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?
डेटा प्रीप्रोसेसिंग मशीन लर्निंग में एक अभिन्न चरण है डेटा की गुणवत्ता और इससे प्राप्त होने वाली उपयोगी जानकारी सीधे हमारे मॉडल की सीखने की क्षमता को प्रभावित करती है; इसलिए, यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि हम अपने डेटा को अपने मॉडल में फीड करने से पहले प्रीप्रोसेस करें।
मशीन लर्निंग के लिए आप किसी इमेज को प्रीप्रोसेस कैसे करते हैं?
एल्गोरिदम:
- चित्र फ़ाइलें पढ़ें (डेटा फ़ोल्डर में संग्रहीत)।
- जेपीईजी सामग्री को चैनलों के साथ पिक्सल के आरजीबी ग्रिड में डीकोड करें।
- न्यूरल नेट में इनपुट के लिए इन्हें फ्लोटिंग-पॉइंट टेंसर में बदलें।
- पिक्सेल मान (0 और 255 के बीच) को [0, 1] अंतराल पर फिर से स्केल करें (क्योंकि इस सीमा के साथ तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण कुशल हो जाता है)।
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क्या सिफ़ारिश करने वाला सिस्टम मशीन लर्निंग है?
अनुशंसाकर्ता सिस्टम मशीन लर्निंग सिस्टम हैं जो उपयोगकर्ताओं को नए उत्पाद और सेवाओं को खोजने में मदद करते हैं। हर बार जब आप ऑनलाइन खरीदारी करते हैं, तो एक अनुशंसा प्रणाली आपको सबसे संभावित उत्पाद की ओर मार्गदर्शन कर रही है जिसे आप खरीद सकते हैं। अनुशंसाकर्ता प्रणाली किस प्रकार की मशीन लर्निंग है?
मशीन लर्निंग में लेम्मा क्या है?
Lemmatization प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और सामान्य रूप से मशीन सीखने में उपयोग की जाने वाली सबसे आम पाठ पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों में से एक है। … मूल शब्द को स्टेमिंग प्रक्रिया में स्टेम कहा जाता है, और इसे लेम्माटाइजेशन प्रक्रिया में लेम्मा कहा जाता है। एनएलपी में लेम्मा क्या है?
डेटा को प्रीप्रोसेस क्यों करें?
यह एक डेटा माइनिंग तकनीक है जो कच्चे डेटा को समझने योग्य प्रारूप में बदल देती है कच्चा डेटा (वास्तविक दुनिया का डेटा) हमेशा अधूरा होता है और उस डेटा को मॉडल के माध्यम से नहीं भेजा जा सकता है। इससे कुछ त्रुटियां होंगी। इसलिए हमें मॉडल के माध्यम से भेजने से पहले डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता है। हमें डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?
क्या डेटा को प्रीप्रोसेस करना जरूरी है?
यह एक डेटा माइनिंग तकनीक है जो कच्चे डेटा को समझने योग्य प्रारूप में बदल देती है। कच्चा डेटा (वास्तविक दुनिया का डेटा) हमेशा अधूरा होता है और वह डेटा किसी मॉडल के माध्यम से नहीं भेजा जा सकता है। इससे कुछ त्रुटियां होंगी। इसलिए हमें मॉडल के माध्यम से भेजने से पहले डेटा को प्रीप्रोसेस करना होगा हमें डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता क्यों है?
मशीन लर्निंग के लिए कौन सा गणित आवश्यक है?
मशीन लर्निंग चार महत्वपूर्ण अवधारणाओं द्वारा संचालित है और यह सांख्यिकी, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और कलन है। जबकि सांख्यिकीय अवधारणाएं हर मॉडल का मुख्य भाग हैं, कैलकुलस हमें एक मॉडल को सीखने और अनुकूलित करने में मदद करता है। क्या मशीन लर्निंग के लिए गणित महत्वपूर्ण है?
