মেশিন শেখার জন্য তথ্যপ্রিকরণ: প্রকৌশলবিদ্যা ও ব্যবহারিক উদাহরণগুলো

এর জন্য মূল প্রকৌশলবিদ্যার মূল নীতি ও ব্যবহারিক প্রয়োগের প্রয়োজন রয়েছে ।

তথ্যপ্রসারন সংক্রান্ত নীতি

এর অন্তর্ভুক্ত হল তথ্য পরিষ্কার - পরিচ্ছন্নতা, গঠন এবং বৈশিষ্ট্যকে তুলে ধরা ।

তথ্য মুদ্রণের ক্ষেত্রে বেশ কিছু কৌশল ব্যবহার করা হয়েছে:

[[[F] অনুপস্থিত তথ্য:[FLT][FLT],[FFLT], মিডিয়াn, বা K-NENENESerseer-NECon বাড়ির মত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অনুপস্থিত।
[[[F] উন্নতি করার বৈশিষ্ট্য:[FLT] [FLT], [FR] এর মান নির্ধারণের উদ্দেশ্যে কোনো ট্র্যাক বা মান নির্ধারণ করা হয় না । একই বৈশিষ্ট্যের জন্য একই মান নির্ধারণের বৈশিষ্ট্য প্রয়োগ করুন ।
[[F] ইঙ্গিত] <[FLT] ভেরিয়েবল:[FLT][FLT] এক বা একাধিক কোড ব্যবহার করে শ্রেণীকে রূপান্তর করা হচ্ছে।
[[FLT] পশুগণ পুনঃপ্রবাহ করা হচ্ছে:[[FFLT] তথ্য সনাক্ত এবং দূর করা, যা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে বিকৃত তথ্য নির্দেশ করে।

অনুপস্থিত মান, সংশোধন, এবং ভিন্ন পার্থক্যের ক্ষেত্রে একটি উপাত্তের কথা বিবেচনা করুন । পূর্বসফ্ট ধাপের অন্তর্ভুক্ত:

মিডিয়া দ্বারা তথ্য সনাক্ত করা ও তথ্য এক্সপোর্ট করা সম্ভব হয়নি।
"Country" অথবা "-ফিট টাইপ" এনকোডিং সহযোগে এনকোডিং উল্লেখর করার উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত এনকোডিং।
মান নির্ধারণের ক্ষেত্রে "Parss" ও "Qutition" বৈশিষ্ট্যের মান নির্ধারণ করুন।

এই ধাপগুলো মেশিন শেখার অ্যালগরিদমে কার্যকারীভাবে ব্যবহারের জন্য ডাটা প্রস্তুত করা হয়, যা মডেলার দক্ষতাকে উন্নত করে ।