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डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में, कच्चे डेटा एल्गोरिदम द्वारा प्रत्यक्ष खपत के लिए शायद ही कभी उपयुक्त है। इस डेटा को सार्थक, संरचित इनपुट में बदलना जो मॉडल से सीख सकते हैं, एक आवश्यक कदम है – यह प्रक्रिया के रूप में जाना जाता है फ़ीचर इंजीनियरिंग। फ़ीचर इंजीनियरिंग मॉडल प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है, कभी -कभी एल्गोरिथ्म की पसंद से भी अधिक।
इस लेख में, हम फीचर इंजीनियरिंग की पूरी यात्रा के माध्यम से चलेंगे, कच्चे डेटा से शुरू होकर और इनपुट के साथ समाप्त होंगे जो मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए तैयार हैं।
फ़ीचर इंजीनियरिंग का परिचय
फ़ीचर इंजीनियरिंग नए चर बनाने या मशीन लर्निंग मॉडल की पूर्वानुमान शक्ति में सुधार करने के लिए कच्चे डेटा से मौजूदा लोगों को बदलने की कला और विज्ञान है। इसमें छिपे हुए पैटर्न और संबंधों को खोजने के लिए डोमेन ज्ञान, रचनात्मकता और तकनीकी कौशल शामिल हैं।
यह इंजीनियरिंग की सुविधा क्यों है?
- मॉडल सटीकता में सुधार करें: प्रमुख पैटर्न को उजागर करने वाली सुविधाएँ बनाकर, मॉडल बेहतर भविष्यवाणियां कर सकते हैं।
- मॉडल जटिलता को कम करें: अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई सुविधाएँ सीखने की प्रक्रिया को सरल बनाती हैं, जिससे मॉडल तेजी से प्रशिक्षित करने और ओवरफिटिंग से बचने में मदद करते हैं।
- व्याख्या बढ़ाना: सार्थक विशेषताएं यह समझना आसान बनाती हैं कि एक मॉडल कैसे निर्णय लेता है।
कच्चे डेटा को समझना
कच्चे डेटा में विसंगतियां, शोर, लापता मूल्य और अप्रासंगिक विवरण शामिल हैं। कच्चे डेटा की प्रकृति, प्रारूप और गुणवत्ता को समझना फीचर इंजीनियरिंग में पहला कदम है।
इस चरण के दौरान प्रमुख गतिविधियों में शामिल हैं:
- खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण: वितरण, संबंधों और विसंगतियों को समझने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन और सारांश आँकड़ों का उपयोग करें।
- आंकड़ा लेखापरीक्षा: चर प्रकारों (जैसे, संख्यात्मक, श्रेणीबद्ध, पाठ) की पहचान करें, लापता या असंगत मूल्यों के लिए जांच करें, और समग्र डेटा गुणवत्ता का आकलन करें।
- डोमेन संदर्भ को समझना: जानें कि प्रत्येक सुविधा वास्तविक दुनिया के शब्दों में क्या प्रतिनिधित्व करती है और यह कैसे समस्या को हल करने से संबंधित है।
डेटा सफाई और पूर्वप्रोसेसिंग
एक बार जब आप अपने कच्चे डेटा को समझ लेते हैं, तो अगला कदम इसे साफ और व्यवस्थित करना है। यह प्रक्रिया त्रुटियों को हटा देती है और डेटा तैयार करती है ताकि एक मशीन लर्निंग मॉडल इसका उपयोग कर सके।
प्रमुख चरणों में शामिल हैं:
- लापता मूल्यों को संभालना: तय करें कि क्या लापता डेटा के साथ रिकॉर्ड निकालना है या उन्हें माध्य/माध्य प्रतिरूपण या आगे/पिछड़े भरण जैसी तकनीकों का उपयोग करके भरना है।
- बहिष्कार और उपचार: सांख्यिकीय तरीकों (जैसे, IQR, Z- स्कोर) का उपयोग करके चरम मूल्यों की पहचान करें और तय करें कि उन्हें कैप, ट्रांसफ़ॉर्म करना या हटाना है या नहीं।
- डुप्लिकेट और फिक्सिंग त्रुटियों को हटाना: डुप्लिकेट पंक्तियों को हटा दें और टाइपोस या गलत डेटा प्रविष्टियों जैसे सही विसंगतियों को ठीक करें।
फ़ीचर क्रिएशन
फ़ीचर क्रिएशन मौजूदा कच्चे डेटा से नई सुविधाओं को उत्पन्न करने की प्रक्रिया है। ये नई विशेषताएं एक मशीन लर्निंग मॉडल को डेटा को बेहतर ढंग से समझने और अधिक सटीक भविष्यवाणियों को समझने में मदद कर सकती हैं।
सामान्य सुविधा निर्माण तकनीकों में शामिल हैं:
- विशेषताओं का संयोजन: मौजूदा चर पर अंकगणितीय संचालन (जैसे, योग, अंतर, अनुपात, उत्पाद) को लागू करके नई सुविधाएँ बनाएं।
- दिनांक/समय सुविधा निष्कर्षण: टेम्पोरल पैटर्न को कैप्चर करने के लिए टाइमस्टैम्प फील्ड्स से सप्ताह के दिन, महीने, तिमाही या दिन का समय जैसे व्युत्पन्न विशेषताएं।
- पाठ सुविधा निष्कर्षण: वर्ड काउंट, टीएफ-आईडीएफ, या वर्ड एम्बेडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके पाठ डेटा को संख्यात्मक सुविधाओं में परिवर्तित करें।
- एकत्रीकरण और समूह सांख्यिकी: गणना का अर्थ है, गणना, या श्रेणियों द्वारा समूहीकृत समूहों द्वारा समूहीकृत जानकारी को सारांशित करने के लिए।
फ़ीचर परिवर्तन
फ़ीचर ट्रांसफ़ॉर्मेशन में कच्चे डेटा सुविधाओं को एक प्रारूप या प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करने की प्रक्रिया को संदर्भित किया जाता है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए अधिक उपयुक्त है। लक्ष्य एक मॉडल के प्रदर्शन, सटीकता या व्याख्या में सुधार करना है।
सामान्य परिवर्तन तकनीकों में शामिल हैं:
- स्केलिंग: सभी सुविधाओं को एक समान पैमाने पर सुनिश्चित करने के लिए मिन-मैक्स स्केलिंग या मानकीकरण (जेड-स्कोर) जैसी तकनीकों का उपयोग करके सुविधा मूल्यों को सामान्य करें।
- श्रेणीबद्ध चर एन्कोडिंग: एक-हॉट एन्कोडिंग, लेबल एन्कोडिंग, या ऑर्डिनल एन्कोडिंग जैसे तरीकों का उपयोग करके श्रेणियों को संख्यात्मक मूल्यों में परिवर्तित करें।
- लघुगणक और बिजली परिवर्तन: स्केवनेस को कम करने और संख्यात्मक विशेषताओं में विचरण को स्थिर करने के लिए लॉग, स्क्वायर रूट या बॉक्स-कॉक्स ट्रांसफ़ॉर्म करें।
- बहुपद सुविधाएँ: चर के बीच गैर-रैखिक संबंधों को पकड़ने के लिए बातचीत या उच्च-क्रम शब्द बनाएं।
- बिनिंग: पैटर्न को सरल बनाने और आउटलेयर को संभालने के लिए निरंतर चर को असतत अंतराल या डिब्बे में परिवर्तित करें।
फ़ीचर चयन
सभी इंजीनियर सुविधाएँ मॉडल प्रदर्शन में सुधार नहीं करती हैं। फ़ीचर चयन का उद्देश्य आयामीता को कम करना, व्याख्या में सुधार करना और सबसे अधिक प्रासंगिक विशेषताओं को चुनकर ओवरफिटिंग से बचना है।
दृष्टिकोण में शामिल हैं:
- फ़िल्टर विधियाँ: किसी भी मॉडल की स्वतंत्र रूप से सुविधाओं को रैंक और चुनने के लिए सांख्यिकीय उपायों (जैसे, सहसंबंध, ची-स्क्वायर परीक्षण, आपसी जानकारी) का उपयोग करें।
- आवरण के तरीके: अलग -अलग संयोजनों पर प्रशिक्षण मॉडल द्वारा फ़ीचर सबसेट का मूल्यांकन करें और सबसे अच्छा प्रदर्शन (जैसे, पुनरावर्ती सुविधा उन्मूलन) का चयन करें।
- एम्बेडेड तरीके: LASSO (L1 नियमितीकरण) या निर्णय ट्री फीचर महत्व जैसी तकनीकों का उपयोग करके मॉडल प्रशिक्षण के दौरान सुविधा चयन करें।
फीचर इंजीनियरिंग स्वचालन और उपकरण
मैन्युअल रूप से क्राफ्टिंग सुविधाएँ समय लेने वाली हो सकती हैं। आधुनिक उपकरण और पुस्तकालय फीचर इंजीनियरिंग जीवनचक्र के कुछ हिस्सों को स्वचालित करने में सहायता करते हैं:
- फ़ीचरटूल: स्वचालित रूप से “डीप फीचर सिंथेसिस” नामक एक तकनीक का उपयोग करके संबंधपरक डेटासेट से सुविधाएँ उत्पन्न करता है।
- ऑटोमल फ्रेमवर्क: Google ऑटोमल और H2O.AI जैसे टूल में उनकी मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के हिस्से के रूप में स्वचालित फीचर इंजीनियरिंग शामिल है।
- आंकड़ा तैयारी उपकरण: पांडा, स्किकिट-लर्न पाइपलाइनों और स्पार्क MLLIB जैसे पुस्तकालय डेटा सफाई और परिवर्तन कार्यों को सरल बनाते हैं।
फ़ीचर इंजीनियरिंग में सर्वोत्तम अभ्यास
स्थापित सर्वोत्तम प्रथाओं के बाद यह सुनिश्चित करने में मदद मिल सकती है कि आपकी सुविधाएँ जानकारीपूर्ण, विश्वसनीय और उत्पादन वातावरण के लिए उपयुक्त हैं:
- लीवरेज डोमेन ज्ञान: वास्तविक दुनिया की घटनाओं और व्यावसायिक प्राथमिकताओं को दर्शाने वाली सुविधाओं को बनाने के लिए विशेषज्ञों से अंतर्दृष्टि को शामिल करें।
- सब कुछ दस्तावेज: प्रत्येक सुविधा को कैसे बनाया जाता है, रूपांतरित और मान्य किया जाता है, इसके स्पष्ट और संस्करण का दस्तावेज़ीकरण रखें।
- स्वचालन का उपयोग करें: स्थिरता बनाए रखने और मैनुअल त्रुटियों को कम करने के लिए फ़ीचर स्टोर, पाइपलाइनों और स्वचालित सुविधा चयन जैसे उपकरणों का उपयोग करें।
- सुसंगत प्रसंस्करण सुनिश्चित करें: मॉडल इनपुट में विसंगतियों से बचने के लिए प्रशिक्षण और तैनाती के दौरान एक ही प्रीप्रोसेसिंग तकनीक लागू करें।
अंतिम विचार
फ़ीचर इंजीनियरिंग मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। यह गन्दा, कच्चे डेटा को स्वच्छ और उपयोगी इनपुट में बदलने में मदद करता है जिसे एक मॉडल समझ सकता है और सीख सकता है। डेटा को साफ करने, नई सुविधाएँ बनाने, सबसे अधिक प्रासंगिक लोगों का चयन करके, और उपयुक्त उपकरणों का उपयोग करके, हम अपने मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं और अधिक सटीक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।
जयिता गुलाटी एक मशीन लर्निंग उत्साही और तकनीकी लेखक है जो मशीन सीखने के मॉडल के निर्माण के लिए अपने जुनून से प्रेरित है। वह लिवरपूल विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर डिग्री रखती है।
