প্রশিক্ষণের আগে কীভাবে ডেটা প্রস্তুত এবং পরিষ্কার করবেন?

মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে, বিশেষ করে যখন Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর মতো প্ল্যাটফর্মের সাথে কাজ করা, ডেটা প্রস্তুত করা এবং পরিষ্কার করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ যা আপনার তৈরি করা মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতাকে সরাসরি প্রভাবিত করে৷ এই প্রক্রিয়াটিতে বেশ কয়েকটি পর্যায় অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, প্রত্যেকটি নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা উচ্চ মানের, প্রাসঙ্গিক এবং উদ্দেশ্যযুক্ত মেশিন লার্নিং কাজের জন্য উপযুক্ত। আসুন আমরা একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের আগে ডেটা প্রস্তুত এবং পরিষ্কার করার সাথে জড়িত ব্যাপক পদক্ষেপগুলি বিবেচনা করি।

ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কারের গুরুত্ব বোঝা

ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কার করা হল মেশিন লার্নিং পাইপলাইনের মৌলিক পদক্ষেপ। আপনার ডেটার গুণমান আপনার মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। খারাপভাবে প্রস্তুত করা ডেটা ভুল মডেলের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যখন ভালভাবে প্রস্তুত করা ডেটা মডেলের নির্ভুলতা বাড়াতে পারে, প্রশিক্ষণের সময় কমাতে পারে এবং ফলাফলের ব্যাখ্যাযোগ্যতা উন্নত করতে পারে। ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কারের প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং মডেল বিকাশের জীবনচক্র জুড়ে একাধিকবার পুনরায় দেখার প্রয়োজন হতে পারে।

ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কারের পদক্ষেপ

1. তথ্য সংগ্রহ এবং ইন্টিগ্রেশন

তথ্য প্রস্তুতির প্রাথমিক ধাপ হল বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করা। এর মধ্যে ডাটাবেস, স্প্রেডশীট, API, ওয়েব স্ক্র্যাপিং, IoT ডিভাইস এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। একবার সংগ্রহ করা হলে, ডেটা একটি একক ডেটাসেটে একত্রিত করতে হবে। ইন্টিগ্রেশনের সময়, বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি বিভিন্ন ডেটা ফর্ম্যাট, পরিমাপের একক এবং ডেটা প্রকারের মতো সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে।

উদাহরণ: ধরুন আপনি বিক্রয়, সমর্থন এবং বিপণনের মতো একাধিক বিভাগের ডেটা ব্যবহার করে গ্রাহক মন্থনের জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করছেন। আপনাকে এই ডেটাসেটগুলিকে একটি সমন্বিত ডেটাসেটে মার্জ করতে হবে যা গ্রাহকের যাত্রার একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করে।

2. ডেটা পরিষ্কারের

ডেটা ক্লিনিংয়ে ডেটাসেটের ত্রুটি এবং অসঙ্গতিগুলি চিহ্নিত করা এবং সংশোধন করা জড়িত। তথ্যের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এই পদক্ষেপটি অপরিহার্য। ডেটা পরিষ্কারের কাজগুলির মধ্যে রয়েছে:

- অনুপস্থিত মান হ্যান্ডলিং: ডেটা এন্ট্রি ত্রুটি, সরঞ্জামের ত্রুটি, বা ডেটা দুর্নীতির মতো বিভিন্ন কারণে ডেটা হারিয়ে যেতে পারে। অনুপস্থিত মানগুলি পরিচালনা করার জন্য সাধারণ কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে:
- মুছিয়াতা: অনুপস্থিত মান সহ রেকর্ডগুলি সরানো যদি সেগুলি কম হয় এবং ডেটাসেটে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাব না ফেলে৷
- অনুদান: গড়, মধ্যমা, বা মোডের মতো পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে অনুপস্থিত মানগুলি পূরণ করা, বা K- নিকটতম প্রতিবেশী বা রিগ্রেশন ইম্প্যুটেশনের মতো আরও পরিশীলিত কৌশল ব্যবহার করে৷

- সদৃশ অপসারণ: ডুপ্লিকেট রেকর্ড বিশ্লেষণ তির্যক হতে পারে এবং চিহ্নিত করা এবং অপসারণ করা উচিত. এটি ডেটাসেটগুলিতে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যেখানে প্রতিটি রেকর্ড একটি অনন্য সত্তাকে প্রতিনিধিত্ব করবে।

- অসঙ্গতি সংশোধন: এর মধ্যে ডেটা এন্ট্রির মানসম্মতকরণ জড়িত যা অভিন্ন হওয়া উচিত, যেমন তারিখ বিন্যাস, শ্রেণীবদ্ধ লেবেল বা টেক্সট কেস।

উদাহরণ: গ্রাহকের তথ্য সম্বলিত একটি ডেটাসেটে, আপনি 'বয়স' কলামে অনুপস্থিত মানগুলির সম্মুখীন হতে পারেন। আপনি বিতরণ বজায় রাখতে ডেটাসেটের মধ্যবর্তী বয়সের সাথে এই অনুপস্থিত মানগুলি পূরণ করতে বেছে নিতে পারেন।

3. ডেটা ট্রান্সফরমেশন

ডেটা ট্রান্সফরমেশনের মধ্যে ডেটা রূপান্তর করাকে একটি বিন্যাসে রূপান্তর করা হয় যা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য উপযুক্ত। এই ধাপে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

- স্বাভাবিকীকরণ এবং প্রমিতকরণ: এই কৌশলগুলি সাংখ্যিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি সাধারণ পরিসর বা বিতরণে স্কেল করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যা বিশেষ করে বৈশিষ্ট্য স্কেলিং-এর জন্য সংবেদনশীল অ্যালগরিদমগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যেমন সমর্থন ভেক্টর মেশিন বা K-Means ক্লাস্টারিং৷

- সাধারণীকরণ: সর্বনিম্ন-সর্বোচ্চ স্কেলিং ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলিকে [0, 1] পরিসরে রিস্কেল করা।
- প্রমিতকরণ: 0 এর গড় এবং 1 এর একটি আদর্শ বিচ্যুতি থাকা বৈশিষ্ট্যগুলিকে রূপান্তর করা।

- শ্রেণীগত ভেরিয়েবল এনকোডিং: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সংখ্যাসূচক ইনপুট প্রয়োজন। অতএব, শ্রেণীগত ভেরিয়েবলগুলিকে সংখ্যাসূচক মানগুলিতে রূপান্তর করতে হবে। কৌশল অন্তর্ভুক্ত:
- লেবেল এনকোডিং: প্রতিটি বিভাগে একটি অনন্য পূর্ণসংখ্যা বরাদ্দ করা।
- এক-হট এনকোডিং: প্রতিটি বিভাগের জন্য বাইনারি কলাম তৈরি করা, যেটি বাঞ্ছনীয় যখন বিভাগগুলির মধ্যে কোনো সাধারণ সম্পর্ক নেই৷

- ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং: মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা বা বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংশোধন করা। এটি জড়িত হতে পারে:
- বহুপদ বৈশিষ্ট্য: বিদ্যমান বৈশিষ্ট্য থেকে মিথস্ক্রিয়া পদ বা বহুপদী পদ তৈরি করা।
- বিনিং: অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলিকে বিনে গোষ্ঠীবদ্ধ করে শ্রেণীবদ্ধগুলিতে রূপান্তর করা।

উদাহরণ: ক্যাটাগরিকাল ডেটা সম্বলিত 'শহর' কলাম সহ একটি ডেটাসেটে, আপনি প্রতিটি শহরের জন্য বাইনারি কলাম তৈরি করতে এক-হট এনকোডিং ব্যবহার করতে পারেন, যা মডেলটিকে সংখ্যাসূচক ইনপুট হিসাবে ব্যাখ্যা করার অনুমতি দেয়।

4. তথ্য হ্রাস

ডেটা কমানোর কৌশলগুলি ডেটার ভলিউম কমাতে ব্যবহার করা হয় এবং এর অখণ্ডতা বজায় রাখে। এটি গণনাগত দক্ষতা এবং মডেল কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে। পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত:

- মাত্রা হ্রাস: প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) বা টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক নেবার এম্বেডিং (t-SNE) এর মতো কৌশলগুলি ডেটাতে বৈচিত্র্য বা কাঠামো সংরক্ষণ করার সময় বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা কমাতে ব্যবহৃত হয়।
- বৈশিষ্ট্য নির্বাচন: পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা, পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ, বা মডেল-ভিত্তিক গুরুত্বের পরিমাপের উপর ভিত্তি করে শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা এবং ধরে রাখা।

উদাহরণ: যদি একটি ডেটাসেটে 100টি বৈশিষ্ট্য থাকে, তাহলে PCA এটিকে প্রধান উপাদানগুলির একটি ছোট সেটে কমাতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা বেশিরভাগ বৈচিত্র্য ক্যাপচার করে, এইভাবে তথ্যের উল্লেখযোগ্য ক্ষতি ছাড়াই মডেলটিকে সরল করে।

5. ডেটা স্প্লিটিং

একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের আগে, প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার জন্য ডেটা আলাদা আলাদা সেটে বিভক্ত করা অপরিহার্য। এটি নিশ্চিত করে যে মডেলের কার্যকারিতা অদেখা তথ্যের ভিত্তিতে মূল্যায়ন করা যেতে পারে, অতিরিক্ত ফিটিং হওয়ার ঝুঁকি হ্রাস করে।

- প্রশিক্ষণ সেট: মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত ডেটার অংশ।
- বৈধতা সেট: একটি পৃথক উপসেট মডেল প্যারামিটার টিউন করতে এবং মডেল আর্কিটেকচার সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত হয়।
- টেস্ট সেট: প্রশিক্ষণ এবং যাচাইকরণের পর মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত একটি চূড়ান্ত উপসেট।

একটি সাধারণ অভ্যাস হল 70-15-15 স্প্লিট ব্যবহার করা, তবে এটি ডেটাসেটের আকার এবং প্রকল্পের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।

6. ডেটা অগমেন্টেশন

নির্দিষ্ট ধরণের ডেটার জন্য, বিশেষ করে ছবি এবং পাঠ্যের জন্য, বর্তমান ডেটার পরিবর্তিত সংস্করণ তৈরি করে প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকার কৃত্রিমভাবে বাড়ানোর জন্য ডেটা পরিবর্ধন ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি মডেল দৃঢ়তা এবং সাধারণীকরণ উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। কৌশল অন্তর্ভুক্ত:

- ইমেজ অগমেন্টেশন: নতুন প্রশিক্ষণের নমুনা তৈরি করতে ঘূর্ণন, স্কেলিং, ফ্লিপিং এবং রঙ সমন্বয়ের মতো রূপান্তর প্রয়োগ করা।
- টেক্সট অগমেন্টেশন: নতুন পাঠ্য ডেটা তৈরি করতে প্রতিশব্দ প্রতিস্থাপন, র্যান্ডম সন্নিবেশ বা ব্যাক ট্রান্সলেশনের মতো কৌশল ব্যবহার করা।

উদাহরণ: একটি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন টাস্কে, আপনি আরও বৈচিত্র্যময় প্রশিক্ষণ সেট তৈরি করতে ইমেজগুলিতে এলোমেলো ঘূর্ণন এবং ফ্লিপ প্রয়োগ করতে পারেন, মডেলটিকে অদেখা ডেটার জন্য আরও ভালভাবে সাধারণীকরণ করতে সহায়তা করে৷

ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কারের জন্য সরঞ্জাম এবং প্ল্যাটফর্ম

Google ক্লাউড বেশ কিছু টুল এবং পরিষেবা অফার করে যা ডেটা প্রস্তুতি এবং পরিষ্কারের সুবিধা দেয়:

- গুগল ক্লাউড ডেটাপ্রেপ: বিশ্লেষণের জন্য ডেটা অন্বেষণ, পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করার জন্য একটি ভিজ্যুয়াল টুল। এটি একটি স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস এবং ডেটা প্রস্তুতির প্রক্রিয়াকে স্ট্রিমলাইন করার জন্য স্বয়ংক্রিয় পরামর্শ প্রদান করে।

- BigQuery- তে: একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত, সার্ভারহীন ডেটা গুদাম যা বড় ডেটাসেটে দ্রুত এসকিউএল কোয়েরির অনুমতি দেয়৷ এটি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ফিড করার আগে ডেটা প্রিপ্রসেস এবং পরিষ্কার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

- ক্লাউড ডেটাল্যাব: ডেটা অন্বেষণ, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য একটি ইন্টারেক্টিভ টুল, যা পাইথন এবং SQL ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুত এবং পরিষ্কার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

- ক্লাউড ডেটাফ্লো: স্ট্রীম এবং ব্যাচ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা, যা জটিল ডেটা প্রস্তুতির পাইপলাইন তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷

ডেটা প্রস্তুত এবং পরিষ্কার করার প্রক্রিয়াটি মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এতে ডেটা সংগ্রহ, পরিচ্ছন্নতা, রূপান্তর, হ্রাস, বিভাজন এবং পরিবর্ধন সহ একাধিক পদক্ষেপ জড়িত। প্রতিটি ধাপে সতর্কতার সাথে বিবেচনা করা এবং উপযুক্ত কৌশল প্রয়োগ করা প্রয়োজন যাতে ডেটা উচ্চ মানের এবং শক্তিশালী এবং সঠিক মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত। Google ক্লাউড দ্বারা অফার করা টুলস এবং প্ল্যাটফর্মগুলিকে ব্যবহার করে, ডেটা বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা এই প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রীমলাইন এবং অপ্টিমাইজ করতে পারে, শেষ পর্যন্ত আরও কার্যকর এবং দক্ষ মডেল বিকাশের দিকে পরিচালিত করে৷

সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:

• একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচনের মানদণ্ড কী কী?
• যদি কেউ গুগল মডেল ব্যবহার করে এবং নিজের উদাহরণে প্রশিক্ষণ দেয়, তাহলে কি গুগল প্রশিক্ষণের তথ্য থেকে করা উন্নতিগুলি ধরে রাখে?
• প্রশিক্ষণের আগে কোন এমএল মডেলটি ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে জানা যাবে?
• রিগ্রেশন টাস্ক কী?
• ভার্টেক্স এআই এবং অটোএমএল টেবিলের মধ্যে কীভাবে রূপান্তর করা যায়?
• R-squared, ARIMA অথবা GARCH এর মতো অর্থনীতিগত মডেল ব্যবহার করে আর্থিক তথ্য আপলোড এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস সম্পাদনের জন্য Kaggle ব্যবহার করা কি সম্ভব?
• করোনারি হৃদরোগের ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে?
• গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিংকে ভার্টেক্স এআই হিসেবে পুনঃব্র্যান্ড করার ফলে আসলে কী কী পরিবর্তন এসেছে?
• একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের মেট্রিক্স কী কী?
• রৈখিক রিগ্রেশন কী?

EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন

আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:

• মাঠ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
• কার্যক্রম: EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং (সার্টিফিকেশন প্রোগ্রামে যান)
• পাঠ: ভূমিকা (সম্পর্কিত পাঠে যান)
• বিষয়: মেশিন লার্নিং কি (সম্পর্কিত বিষয়ে যান)