ڈیٹا پہلے سے کہیں زیادہ اہم تعلیم حاصل کرنے کے لئے ایک اہم قدم ہے. اس میں تربیت کے لئے صوتی ڈیٹا کو ایک موزوں انداز میں تبدیل کرنا شامل ہے، جس میں کافی اثر انداز ہونے کے باوجود ماڈل درست ہو سکتا ہے۔اس مضمون میں بتایا گیا ہے کہ کیسے مختلف قسم کی تکنیکیں گہری سیکھنے والے ماڈلز کی کارکردگی پر اثر انداز ہوتی ہیں۔

عام ڈیٹا پریفیکچرنگ ٹیکنک

گہرے سیکھنے کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کے لیے کئی طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ان میں عام طور پر، ڈیٹا کی ترسیل اور خصوصیت شامل ہے۔ہر تکنیک کا مقصد معلومات کی بہتری اور ان کی ترقی کا مقصد ہے، جس سے ماڈل سیکھنے کا عمل شروع ہوتا ہے۔

ماڈل ایکشن پر توجہ دیں

مثال کے طور پر ، عام طور پر ، غیرضروری طور پر ، غیرضروری طور پر ، غیرضروری طور پر ، کم‌ازکم کھانے پینے سے پہلے ، شور اور ڈیٹا کو متوازن بنانے سے زیادہ درست ثابت ہو سکتا ہے ۔

بہترین مشق

ماڈل نمائش کو ترجیح دینے کے لیے اسے تجویز کیا جاتا ہے:

  • [Normalize[1] ڈیٹا کو معیاری طور پر تقسیم کرنے کے لیے.
  • [Augment اعداد و شمار میں تفریق اور عدم استحکام میں اضافہ کرنے کے لیے.
  • ریختہ [refousspopulation] [folves] غیر منقسم یا غیر متضاد خصوصیات۔
  • ] اسپلٹ ڈیٹا کو تربیت، درستی اور جانچنے کے لیے ترتیب دیا گیا ہے۔