ডেটা প্রিপারেশন এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের প্রক্রিয়া

প্রক্রিয়াটি কেমন?

যেমন আগে উল্লেখ করা হয়েছে, এই কোর্সটি আপনার ডেটা সেট তৈরি এবং আপনার ডেটা রূপান্তর করার উপর ফোকাস করে।

আপনার ডেটাসেট তৈরিতে নিম্নলিখিত কাজগুলি রয়েছে: 1. কাঁচা ডেটা সংগ্রহ করুন। 2. বৈশিষ্ট্য এবং লেবেল উত্স সনাক্ত করুন৷ 3. একটি নমুনা কৌশল নির্বাচন করুন। 4. ডেটা বিভক্ত করুন। ডেটা ট্রান্সফর্মিং নিম্নলিখিত কাজগুলি নিয়ে গঠিত: 1. আপনার ডেটা অন্বেষণ এবং পরিষ্কার করুন৷ 2. বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল সঞ্চালন.

মনে রেখ:

  • চিত্রটি একটি সাধারণ প্রক্রিয়া দেখায়, যা প্রতিটি প্রকল্পের জন্য আদর্শ নাও হতে পারে। এই কোর্সটি প্রাথমিকভাবে লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং নিউরাল নেটের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।
  • দেখানো প্রক্রিয়া সবসময় অনুক্রমিক হয় না. আপনি, উদাহরণস্বরূপ, আপনার ডেটা রূপান্তর করার পরে বিভক্ত করতে পারেন। আপনাকে আরও ডেটা সংগ্রহ করতে হতে পারে। প্রশিক্ষণ শুরু হওয়ার পরেও আপনাকে বৈশিষ্ট্য সেটটি পরিবর্তন করতে হতে পারে, কারণ আপনি অভিজ্ঞতাগতভাবে শিখতে পারেন কোনটি কাজ করে এবং কোনটি নয়।

এটা কত সময় লাগবে?

নিম্নলিখিত প্রশ্নের জন্য, আপনার উত্তর চেক করতে পছন্দসই তীরটিতে ক্লিক করুন:

একটি অনুমান করুন: আপনার মেশিন লার্নিং প্রকল্পে, আপনি সাধারণত ডেটা প্রস্তুতি এবং রূপান্তরের জন্য কতটা সময় ব্যয় করবেন?
প্রকল্পের সময় অর্ধেকের বেশি
সঠিক: আপনি একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পে বেশিরভাগ সময় ব্যয় করবেন ডেটা সেট তৈরি করতে এবং ডেটা রূপান্তর করতে।
প্রকল্পের সময়ের অর্ধেকেরও কম
আরো জন্য পরিকল্পনা! সাধারণত, একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের 80% সময় ডেটা সেট তৈরি করতে এবং ডেটা রূপান্তর করতে ব্যয় হয়।