ڈیٹا کو پہلے سے طے کرنا مشین سیکھنے میں ایک اہم قدم ہے جس میں ڈیٹا کو تجزیہ کے لیے مناسب انداز میں تبدیل کرنا شامل ہے۔اِن سے مراد عملی کام کے حساب سے ہے کہ ماڈلوں کو مؤثر طریقے سے تربیت دی جاتی ہے اور درست نتائج پیدا کرنے کے اہم پہلوؤں پر تحقیق کرتی ہے۔
معلومات کو سمجھنا
ڈیٹا کی پیش کش میں صفائی، نارمل نکالنے، اس کی خصوصیت نکالنے اور ان کی مدد سے ڈیٹا کی کیفیت اور ماڈلنگ کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔
ایک ماہرِنفسیات کا کام
ایک مؤثر ڈیٹا متعارف کرانے سے پہلے پائپ لائننگ کے عمل میں کئی مراحل شامل ہیں:
- [Data پاک: [1] [حوالہ درکار] [حوالہ درکار] مصدر کو حذف کرنا، گم شدہ اقدار کو ہاتھ لگانا اور غلطیوں کو درست کرنا۔
- ] عطاتا ترانے : نارمل طور پر بننے یا ان کی خصوصیات کو یقینی بنانے کے لیے
- Feture Engineering: نئی خصوصیات یا متعلقہ اشیاء کو تخلیق کرنے یا منتخب کرنے کی صلاحیت۔
- Encoding: [1] Converting structions numbers in Snetistic فارمیٹ میں.
کام کی تیاری
ایک مؤثر پائپ بنانے کے لیے خودکار اور مؤثرات کو ترتیب دینے کے لیے آلات استعمال کریں جیسے کہ سکائیٹ-پیلپلپلپمنٹ یا اپاچی ایئر لائنوں کو کارگو کام میں لے لیں اور دوبارہ دوبارہ منظم ڈیزائن کو آسان تناظر میں لانے اور جانچنے کی اجازت دیتا ہے۔
بہترین مشق
بعض بہترین عوامل میں شامل ہیں:
- ( امثال ۳ : ۵ ) اسکے علاوہ ، اس میں بھی بہت سی باتیں شامل ہیں ۔
- ڈیٹا کی ترسیل کو روکنے کے لیے ہر قدم کو ون ڈے کرنے کی کوشش کریں۔
- اگر آپ کو پتہ چلے کہ آپ کو کسی کی ضرورت ہے تو پھر بھی اِس پر غور کریں ۔
- بڑے ڈیٹا سیٹوں کو حل کرنے کے لئے غیر محسوسات کی فراہمی.