আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

ফিচারাইজেশনে ডেটা সায়েন্স মডেলিং এবং গুরুত্ব

আপনি এটিকে কতটা উপেক্ষা করতে চান তা নয় তবে তথ্যের গুরুত্ব উপেক্ষা করা অসম্ভব। এরপরে সঠিক ফলাফল পেতে ডেটা পরীক্ষা করা হয়, কাঠামোগত হয় এবং প্রাসঙ্গিক হয়। ডেটা বিজ্ঞান একসাথে অনেক কিছু মিশ্রণ দ্বারা গঠিত হয়। এই জিনিস অন্তর্ভুক্ত অ্যালগরিদম বিকাশ, তথ্য ইন্টারফেস, এবং প্রযুক্তি। এটি বিশ্লেষণাত্মক জটিল সমস্যা সমাধানে সহায়তা করে এবং এই গঠনের মূলটি হ'ল ডেটা।

আমরা সবাই জানি যে তথ্য কাঁচা তথ্য প্রবাহিত হয় এবং কোম্পানির ডেটা গুদামে সংরক্ষণ করা হয়। এরপর ডেটা মাইনিং সংগৃহীত তথ্যের উপর অগ্রসর হওয়া আমাদের জন্য উন্নত ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করা সম্ভব করে তোলে। এর প্রধান কাজ তথ্য বিজ্ঞান উৎপন্ন করার জন্য একটি অনন্য উপায়ে ডেটা ব্যবহার করা হয় ব্যবসায় রাজস্ব.

আপনি কি পড়তে ভালোবাসেন? তারপরে ঠিক এই মুহুর্তে কন্টেন্টের একটি নতুন অংশটি ধরুন।

প্রক্রিয়াকরণের জন্য তথ্য বিজ্ঞান, সবচেয়ে প্রয়োজনীয় অংশ হল ডেটা মডেলিং। মডেলিং কৌশলগুলি সবচেয়ে ক্ষতিপূরণ প্রক্রিয়া যা ডেটা শিক্ষার্থীদের মনোযোগের কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হয়েছে। কিন্তু, আপনি যতই ভাবুন না কেন, জিনিসগুলি এত সহজ এবং সহজ নয়। এটি কেবল একটি প্যাকেজ ক্লাস থেকে ফাংশন প্রয়োগ করা এবং উপলব্ধ ডেটাতে প্রয়োগ করা নয়। এর চেয়েও অনেক কিছু আছে।

ডেটা বিজ্ঞান মডেলিং নির্দিষ্ট মডেলের মূল্যায়নের উপর নির্ভর করে। আরও এগিয়ে যাওয়ার আগে আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে ডেটা শক্তিশালী এবং নির্ভরযোগ্য প্রকৃতির। শুধু এই নয়, কিন্তু তথ্য বিজ্ঞান মডেলটি একটি বৈশিষ্ট্য তৈরির তথ্যের সাথেও যুক্ত। অনেক কিছু ছাড়াও, ডেটা মডেলিংয়ের জন্যও কিছু প্রক্রিয়া প্রয়োজন যা নিশ্চিত করে যে ব্যবহৃত ডেটা সঠিকভাবে এগিয়েছে একটি ভাল এবং আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফল প্রদান করে।

এছাড়াও পড়ুন: পরিষেবা হিসাবে ডেটা সায়েন্স (ডিএসএএএস): ডেটা বেটার বিশ্লেষণ

বড় ডেটা বিভিন্ন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সর্বশেষ এবং আকর্ষণীয় প্রবণতাগুলি সন্ধান করা সম্পর্কে মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যান, এবং আরেকটি সংখ্যাসূচক পদ্ধতি। যাইহোক, এটি সত্যিই একটি ভাল অন্তর্দৃষ্টি পেতে চায় যে আপনাকে অবশ্যই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং কৌশলটি ব্যবহার করতে হবে। এই কৌশলটি ডেটা ফিচারাইজেশনের সাথে যুক্ত।

ডেটা ফিচারাইজেশন কী? 

এই সমস্ত ক্ষেত্রে, আপনি সম্ভবত ভাবছেন কি হতে পারে বৈশিষ্ট্য হয় এটি সহজ করার জন্য, এটি এমন একটি প্রক্রিয়া যা নেস্টেড জেএসওএন বস্তুকে পয়েন্টারে রূপান্তর করে। এটি স্কেলার মানের একটি ভেক্টর হয়ে ওঠে যা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটির প্রাথমিক প্রয়োজন।

ঠিক আছে, এই একক সংজ্ঞাটি বিভিন্ন উপায়ে অনুবাদ করা যেতে পারে। এই বিবৃতি পিছনে অর্থ সেট এখানে।

  • জাভাস্ক্রিপ্ট অবজেক্ট নোটেশন (JSON) ডেটা সেটের জন্য একটি হালকা ফর্ম্যাট যার মাধ্যমে মেশিনগুলি সহজেই লিখতে এবং পড়তে পারে। JSON ব্যবহার করার পিছনে প্রধান কারণ হল এটি সহজে এবং দৃঢ়ভাবে বিভিন্ন ভাষার (প্ল্যাটফর্ম) সাথে যোগাযোগ করতে পারে যেমন জাভাস্ক্রিপ্ট, আর, পাইথন ইত্যাদি সফটওয়্যার যেটি সঞ্চিত ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে ব্যবহৃত হয় তা মূলত JSON দ্বারা প্রভাবিত ডেটার জন্য।
  • আপনি সকলেই পদার্থবিদ্যায় স্কেলার শব্দটি শিখে থাকতে পারেন। এটি একটি 1-মাত্রিক শারীরিক পরিমাণ। ডেটা বৈশিষ্ট্যকরণে, এটি গণনার কাঠামোর জন্য পরিমাপের একটি ইউনিট সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করতে ব্যবহৃত হয়। মনে রাখার বিষয়টি হ'ল এটি কেবলমাত্র 'নীল', '1' ইত্যাদির মতো একক আকারে মূল্য সঞ্চয় করে
  • লিনিয়ার বীজগণিত traditionতিহ্যে, ভেক্টর শব্দটি বহুল ব্যবহৃত হয়েছিল। বেশ কয়েকটি উপাদান সংগ্রহ ভেক্টর স্পেস হিসাবে পরিচিত। উদাহরণস্বরূপ, [2, 5, 7, 9]।

স্কেলের ভেক্টরগুলির সাহায্যে পরিসংখ্যান এবং গণনার কাজ সম্পাদন করা সম্ভব যা কাঁচা ডেটা দ্বারা করা যায় না।

এছাড়াও পড়ুন: 6 তথ্য বিজ্ঞানের জন্য আর প্রোগ্রামিং চয়ন করার কারণ

শক্ত ডেটা মডেল

শক্তিশালী মডেল সম্পর্কে কথা বলার সময়, তারা উত্পাদন গঠনের জন্য মূল্যবান। যেমন একটি মডেল দ্বারা আচ্ছাদিত অনেক সম্পত্তি আছে। আপনি একটি ভাল পারফরম্যান্স পাবেন যা পুরোপুরি মেট্রিকের মানগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হবে। তবে, অনেক সময় আছে যখন একক মেট্রিক মান সম্পূর্ণ ভুল বা বিভ্রান্তিমূলক হতে পারে। এছাড়াও, বিভিন্ন দিক অনুযায়ী মডেলটির পারফরম্যান্স এ জাতীয় ক্ষেত্রে এগিয়ে যাওয়া কঠিন। সিস্টেমে কোনও শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা থাকলে এটি প্রায়শই ঘটে।

এগুলি ছাড়াও আপনি এই শক্তিশালী মডেলের মাধ্যমে ভাল সাধারণীকরণের অভিজ্ঞতা অর্জন করতে পারেন। এর সহজ অর্থ হ'ল মডেলটি ডেটাসেটগুলির সাথে উপযুক্ত এবং প্রাসঙ্গিকভাবে কাজ করে এবং যার জন্য তারা প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত নয়।

দিক সম্পর্কে কথা বলার উপর তথ্য বিজ্ঞান মডেলিং, আপনি কেবল মিস করতে পারবেন না সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ। এটি আরও ভাল ফলাফলের গ্যারান্টিযুক্ত প্রয়োজনীয় মোডগুলির মাধ্যমে মডেলের দৃust়তা পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। এই অবস্থায়, আমরা যদি মডেলের ইনপুট মান পরিবর্তন করি তবে ফলাফলটি উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হবে। যাইহোক, এই জিনিসগুলি এটির মতো কাজ করতে পারে না কারণ দৃust়তা সবই স্থায়িত্ব সম্পর্কে।

সংবেদনশীলতার মতো গুরুত্বপূর্ণ আরও একটি বিষয় হ'ল ব্যাখ্যাযোগ্যতা (যা প্রতিবার সম্ভব হয় না)। নামটি যেমন বোঝায়, এটি কীভাবে মডেলটির ফলাফল ব্যাখ্যা করা হয়। তবে এমন অনেকগুলি মডেল রয়েছে যা তাদের ব্ল্যাক-বক্সড হিসাবে বিবেচিত হয় কারণ তাদের ব্যাখ্যা করা কঠিন নামের কারণে difficult ফলস্বরূপ, এমন কোনও মডেল ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয় যা সহজেই ব্যাখ্যা করা যায়। যদি সেই মডেলের আউটপুটটি সুরক্ষিত অবস্থায় থাকতে হয় তবে এটি গুরুতরভাবে অনুসরণ করবে।

এছাড়াও পড়ুন: হ্যাডোপ কী এবং কীভাবে এটি ডেটা সায়েন্স পরিবর্তন করেছে

দৃষ্টি ফিচারাইজেশন হ'ল বেটার ডেটা

এমন সময় আছে যখন কোনও মডেলটির দৃষ্টি বা বোঝাপড়াটি উন্নতি হাইলাইট করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে যা তার দক্ষতা বাড়াতে ভবিষ্যতের মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত থাকতে হবে। এছাড়াও, যদি ডাটাবেস লেনদেনে লেনদেনের ধরণের মতো অতিরিক্ত ডেটা থাকে তবে এটি চূড়ান্ত সহায়ক হতে পারে। এটি ফ্রিকোয়েন্সি এবং সাধারণ পরিমাণ নির্ধারণের জন্য সহজ করে তুলবে। একটি নতুন ডেটা সেট সংহত করার জন্য লিঙ্কিং এবং পরিষ্কারের জন্য প্রচুর অতিরিক্ত কাজ প্রয়োজন। যার পরে বৈশিষ্ট্যটিতে ডেটা পরিমার্জন করা হয়।

এছাড়াও পড়ুন: 5 কী দক্ষতা ডেটা বিজ্ঞানী অবশ্যই বিগ ডেটা প্রকল্পের জন্য থাকতে পারে

বৈশিষ্ট্যযুক্তকরণের মান

বৈশিষ্ট্যযুক্তকরণ প্রক্রিয়াতে মান যুক্ত করতে বিভিন্ন প্রক্রিয়া রয়েছে। অনুসরণ হিসাবে তারা

উল্লিখিত হিসাবে, বৈশিষ্ট্যযুক্তকরণটি সংযুক্ত এবং পরিষ্কার ফর্ম্যাটের মধ্যবর্তী ব্যবধানটি যে ফর্ম্যাটটিকে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা দেয় যা ডেটাতে ব্যবহার করা যেতে পারে তার সাথে সরাতে ব্যবহৃত হয়।

বৈশিষ্ট্যযুক্ত সাহায্যে, ক্লায়েন্ট প্রকল্পে বিভিন্ন উপায়ে সমস্যাগুলির মধ্য দিয়ে যাওয়া সহজ।

  • এটি এমন সরঞ্জামগুলি বিকাশে সহায়তা করে যা প্রকল্পগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এটি করার সময় অতিরিক্ত প্রচেষ্টা বাঁচায়।
  • আপনি ব্যবহারের ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করতে পারেন যা অনেকবার ডাকা হবে, তবে, বিশেষায়িত এবং হার্ডওয়্যার সমাধানে বিনিয়োগ করার ক্ষেত্রে, এটি বুঝতে সহজ যে এটি প্রকল্পগুলির অতিরিক্ত শেয়ারের পারিশ্রমিকের ক্ষেত্রে সহায়ক।
  • এমনকি আপনি একটি কার্যকর পদ্ধতিতে সহযোগিতা করতে পারেন। এই সিস্টেমটি ধারাবাহিকভাবে সরবরাহ করার কারণে এটি আমাদের যেখানে ছেড়ে গেছে সেখান থেকে সহজেই কাজটি তুলতে দেয়। এছাড়াও, কৌশলগুলি এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে আউটপুট নির্ধারণ করা সহজ যা ডেটাটিকে আরও বিমূর্ত করে তোলে।

আপনি যদি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণ পদ্ধতির ব্যবহার করছেন তবে বৈশিষ্ট্যটি এগিয়ে যাওয়ার জন্য সর্বাধিক প্রয়োজনীয় এবং প্রভাবশালী কাজ হয়ে ওঠে। আপনি সহজেই ডেটা এবং মডেলিং সম্পর্কে একটি দৃষ্টি পেতে পারেন।

এছাড়াও পড়ুন: 4 টি উপায় বিগ ডেটা অটোমেশন ডেটা সায়েন্স পরিবর্তন করছে

ফিচারাইজেশন কীভাবে সম্পন্ন করবেন? 

যদি আপনি সর্বাধিক সম্ভাবনা সহ একটি মডেল তৈরি করতে চান তবে ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির সমস্ত তথ্য বের করতে হবে। এটি পাওয়ার অনেকগুলি উপায় রয়েছে। আপনি এটি যে কোনও জায়গায় ব্যবহার করতে পারেন তবে আপনাকে ডেটা পরিষ্কারের বিকল্পের প্রয়োজন হবে। এই বিকল্পটি সমস্যাটি দূর করতে এবং ডেটা পয়েন্টগুলি সংশোধন করতে, গোলমাল ভেরিয়েবলগুলি সরিয়ে ফেলতে এবং নিখোঁজ মানগুলি পূরণ করতে সহায়তা করবে।

যাহোক, সাধারণীকরণ ডেটা মডেলিংয়ে ভেরিয়েবলগুলির মামলা করার আগে এটির প্রয়োজন। এটি নিশ্চিত করবে যে ভেরিয়েবলের মানগুলি যথাযথভাবে উপযুক্ত যা লিনিয়ার রূপান্তরের মাধ্যমে সম্পন্ন হতে পারে। তবে সাধারণকরণের পদ্ধতিটি পরিষ্কার করার পরে বৈশিষ্ট্যরূপে পরিবর্তনশীল ঘুরিয়ে দেওয়ার জন্যও ব্যবহৃত হয়।

বৈশিষ্ট্যযুক্তকরণের সহায়তায়, আর একটি প্রক্রিয়া মামলা করা হয়েছে বিনিং। এটি নামমাত্র পরিবর্তনশীল তৈরিতে সহায়তা করে যা ডেটা মডেলিংয়ে ব্যবহৃত বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলিকে ভেঙে দিতে পারে।

তারপরে মাত্রার একটি হ্রাস পদ্ধতি রয়েছে যা বৈশিষ্ট্য সেটকে আকার দিতে সহায়তা করে। এটি রৈখিক সংমিশ্রণ দ্বারা তৈরি মেটা বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করে। এটি অল্প মাত্রা দ্বারা প্রদর্শিত তথ্য প্রকাশ করে।

এছাড়াও পড়ুন: কৃত্রিম গোয়েন্দা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম তথ্য বিজ্ঞান

এ ছাড়াও ড তথ্য বিজ্ঞান বৈশিষ্ট্যগুলি কেবলমাত্র কাঁচা ডেটার মান তৈরি করার চেয়ে আরও বেশি কিছু করে। উপরে উল্লিখিত পয়েন্টগুলি কেবলমাত্র ডেটা মডেলিংয়ের বৈশিষ্ট্যযুক্ত বিট এবং টুকরো। যাইহোক, ডেটা অধ্যয়নের জন্য যথেষ্ট শিক্ষা এবং সঠিক মেট্রিক্স প্রয়োজন। ডেটা মডেলিং একটি সহজ শাখা কিন্তু এটি এখনও সঠিকভাবে আয়ত্ত করা প্রয়োজন যা কোম্পানির জন্য উপকারী হতে পারে। এটি কিছুটা সময় নিতে পারে তবে একটি সহজ দৃঢ়তা পদ্ধতির সাথে এটি একটি কেকওয়াক হবে।

এমন একটি প্রকল্প পেয়েছেন যার জন্য ডেটা মডেলিংয়ের প্রয়োজন? তারপরে পরামর্শের জন্য আমাদের কাছে পৌঁছান।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: