دلی نیورل نیٹ ورکس میں ڈیٹا پریفیکچرنگ کے لئے عملی تکنیک

ڈیٹا کو پہلے سے کہیں زیادہ استعمال کرنا فائدہ‌مند گہرے گہرے نیٹ ورک کو ترقی دینے کا ایک اہم قدم ہے ۔

معلومات کو صاف کرنا

صاف کرنے میں معلومات کو غیر واضح، غیر واضح یا نامکمل ڈیٹا پوائنٹ میں حذف کرنا یا درست کرنا شامل ہے. اس مرحلے سے یہ یقینی ہوتا ہے کہ ماڈل قابل اعتماد معلومات سے سیکھتا ہے. ٹیکنک میں ناقص اقدار کو ہاتھ دینا، ان کی اصلاح کرنا اور غلطیوں کو درست کرنا شامل ہے۔

نارمل اور معیاری حیثیت

عام طور پر توازن اعداد کو مخصوص دائرہ تک، اکثر [0، 1)، تربیت کے دوران تیز رفتار تفاعل میں مدد دیتا ہے۔ معیاری طور پر ڈیٹا تبدیل کرتا ہے تاکہ صفر کا مطلب ہو اور ایک معیاری انحراف ہو۔ دونوں طریقے نمونے کی مضبوطی اور کارکردگی بہتر ہو جائیں۔

محفوظ انجینئری

صوتی اعداد سے مراد خصوصیات کو فروغ دینے کے لیے ماڈل سیکھنے کی صلاحیت کو بڑھا سکتے ہیں۔ کرناٹک میں schniculture Executs، date/وقت کی خصوصیات نکالنے اور مواصلاتی اصطلاحات پیدا کرنے میں شامل ہیں۔مسکرنسی انتخاب بھی کم تر مقدار میں کمی اور شور پیدا کرتا ہے۔

ڈیٹا ایگزیکٹو

ڈیٹا کی مدد سے تربیتی ڈیٹا کی مقدار میں اضافہ ہوتا ہے جس میں تبدیلی کے ذریعے عام طریقے شامل ہوتے ہیں، ان میں spping، springing یا زرعی تصاویر شامل ہوتے ہیں اور ڈیٹا پوائنٹ کو آواز میں شامل کرتے ہیں۔یہ تکنیک زیادہ تر انجینی اور بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے۔