في مجال التعلم الآلي ، يلعب إعداد البيانات دورًا مهمًا في نجاح تدريب النموذج. عند استخدام مكتبة Pandas ، هناك عدة خطوات متضمنة في إعداد البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي. تتضمن هذه الخطوات تحميل البيانات وتنظيفها وتحويل البيانات وتقسيم البيانات.
تتمثل الخطوة الأولى في تحضير البيانات في تحميلها في Pandas DataFrame. يمكن القيام بذلك عن طريق قراءة البيانات من ملف أو عن طريق الاستعلام عن قاعدة بيانات. يوفر Pandas وظائف مختلفة مثل `read_csv ()` و 'read_excel () `و' read_sql ()` لتسهيل هذه العملية. بمجرد تحميل البيانات ، يتم تخزينها في تنسيق جدولي ، مما يسهل معالجتها وتحليلها.
الخطوة التالية هي تنظيف البيانات ، والتي تتضمن معالجة القيم المفقودة ، وإزالة التكرارات ، والتعامل مع القيم المتطرفة. يمكن ملء القيم المفقودة باستخدام تقنيات مثل متوسط التضمين أو التعبئة إلى الأمام/الخلف. يمكن التعرّف على التكرارات وإزالتها باستخدام الدالتين "() المكررة" و "drop_duplicates ()". يمكن اكتشاف القيم المتطرفة باستخدام طرق إحصائية مثل الدرجة Z أو النطاق الربيعي (IQR) ويمكن التعامل معها إما بإزالتها أو تحويلها إلى قيمة أكثر ملاءمة.
بعد تنظيف البيانات ، فإن الخطوة التالية هي تحويل البيانات. يتضمن ذلك تحويل المتغيرات الفئوية إلى تمثيلات رقمية ، وتوسيع نطاق المتغيرات الرقمية ، وإنشاء ميزات جديدة. يمكن تحويل المتغيرات الفئوية باستخدام تقنيات مثل ترميز واحد ساخن أو ترميز التسمية. يمكن قياس المتغيرات العددية باستخدام تقنيات مثل التوحيد القياسي أو التطبيع. يمكن إنشاء ميزات جديدة من خلال الجمع بين الميزات الموجودة أو عن طريق تطبيق العمليات الحسابية عليها.
أخيرًا ، يجب تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. يتم ذلك لتقييم أداء النموذج المدرب على البيانات غير المرئية. يمكن استخدام الوظيفة `train_test_split ()` في Pandas لتقسيم البيانات عشوائيًا إلى مجموعات تدريب واختبار بناءً على نسبة محددة. من المهم التأكد من تقسيم البيانات بطريقة تحافظ على توزيع المتغير الهدف.
للتلخيص ، تشمل الخطوات المتضمنة في إعداد البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام مكتبة Pandas تحميل البيانات وتنظيف البيانات وتحويل البيانات وتقسيم البيانات. هذه الخطوات ضرورية لضمان أن البيانات في تنسيق مناسب لتدريب النموذج وللحصول على نتائج موثوقة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التقدم في تعلم الآلة:
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- هل يمنع الوضع المتحمس وظيفة الحوسبة الموزعة لـ TensorFlow؟
- هل يمكن استخدام حلول Google السحابية لفصل الحوسبة عن التخزين من أجل تدريب أكثر كفاءة لنموذج تعلم الآلة مع البيانات الضخمة؟
- هل يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
- هل من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة بشكل عشوائي دون أي عوائق؟
- عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
- هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
- هل يمكن استخدام Tensorflow للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة (DNNs)؟
اعرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في "التقدم في التعلم الآلي"