تعلیم حاصل کرنے کے لئے بہت زیادہ انحصار کیا جاتا ہے معلومات کو الموت کو فراہم کرنے والے ڈیٹا کی خوبی پر۔ ڈیٹا پہلے سے طے کرنے اور خصوصیت انجینئری بہت ضروری ہے جو مشین سیکھنے کے ماڈلز کی درستی اور کارکردگی کو متاثر کرتا ہے۔
ڈیٹا پر روکتھام
ڈیٹا کی پہلے سے طے شدہ چیزوں میں صاف کرنا اور ماڈلنگ کے لیے خام ڈیٹا کو مناسب انداز میں تبدیل کرنا شامل ہے۔اس مرحلے کے پتے جیسے کہ گم شدہ اقدار، شور اور بے روزگاری وغیرہ شامل ہیں۔
محفوظ انجینئری
دلچسپ انجینئری سے موجود افراد کو ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے نئی خصوصیات یا مُڈِفِّس تخلیق کرتی ہے ۔اس میں متعلقہ معلومات کو نمایاں کرنے اور ان میں کمی کرنے میں مدد دی جاتی ہے ۔
معلوماتی انجینئری میں کلیدی تکنیک
- [Feature انتخاب:] ماڈل کے لیے سب سے زیادہ متعلقہ خصوصیات کو متعارف کرانے کے لیے.
- Feture Groupion: موجودہ اعداد و شمار سے نئی خصوصیات تخلیق کرنا، جیسے کہ بنیادی اجزاء تجزیہ (PCA)۔
- Encoding: [1] Converting data کو شمارندی انداز میں شامل کیا گیا ہے۔
- ] ریاضیاتی سرگرمیوں کا اطلاق کرنا تاکہ متوازنیت کو بہتر بنایا جا سکے۔