AI ప్రీప్రాసెసింగ్ అనేది శిక్షణ లేదా అనుమితికి ముందు (మరియు కొన్నిసార్లు) డేటాను ముడి చేయడానికి మీరు చేసే ప్రతి పని, తద్వారా ఒక మోడల్ దాని నుండి వాస్తవానికి నేర్చుకోవచ్చు. కేవలం "క్లీనింగ్" కాదు. ఇది డేటాను శుభ్రపరచడం, ఆకృతి చేయడం, స్కేలింగ్ చేయడం, ఎన్కోడింగ్ చేయడం, ఆగ్మెంటింగ్ చేయడం మరియు ప్యాకేజింగ్ చేయడం, ఇది మీ మోడల్ను తరువాత నిశ్శబ్దంగా ట్రిప్ చేయదు. [1]
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 వాస్తవ ప్రపంచ పనితీరు కోసం AI నమూనాలను ఎలా పరీక్షించాలి
ఖచ్చితత్వం, దృఢత్వం మరియు పక్షపాతాన్ని త్వరగా అంచనా వేయడానికి ఆచరణాత్మక పద్ధతులు.
🔗 టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ AI అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎలా పనిచేస్తుంది
TTS ప్రాథమిక అంశాలు, కీలక ఉపయోగాలు మరియు నేటి సాధారణ పరిమితులను వివరిస్తుంది.
🔗 ఈరోజు AI కర్సివ్ చేతివ్రాతను ఖచ్చితంగా చదవగలదా?
గుర్తింపు సవాళ్లు, ఉత్తమ సాధనాలు మరియు ఖచ్చితత్వ చిట్కాలను కవర్ చేస్తుంది.
🔗 సాధారణ పనులలో AI ఎంత ఖచ్చితమైనది
ఖచ్చితత్వ కారకాలు, బెంచ్మార్క్లు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ విశ్వసనీయతను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది.
సాధారణ భాషలో AI ప్రీప్రాసెసింగ్ (మరియు అది ఏమి కాదు) 🤝
AI ప్రీప్రాసెసింగ్ అంటే ముడి ఇన్పుట్లను (టేబుల్స్, టెక్స్ట్, ఇమేజ్లు, లాగ్లు) మోడల్-రెడీ ఫీచర్లుగా మార్చడం. ముడి డేటా గజిబిజిగా ఉండే గ్యారేజ్ అయితే, ప్రీప్రాసెసింగ్ అంటే మీరు బాక్సులను లేబుల్ చేయడం, విరిగిన జంక్ను విసిరేయడం మరియు వస్తువులను పేర్చడం, తద్వారా మీరు గాయం లేకుండా నడవగలరు.
ఇది మోడల్ కాదు. మోడల్ను సాధ్యం చేసే అంశాలు ఇవి:
-
వర్గాలను సంఖ్యలుగా మార్చడం (వన్-హాట్, ఆర్డినల్, మొదలైనవి) [1]
-
పెద్ద సంఖ్యా పరిధులను సేన్ పరిధులుగా స్కేలింగ్ చేయడం (ప్రామాణీకరణ, కనిష్ట-గరిష్ట, మొదలైనవి) [1]
-
ఇన్పుట్ IDలలోకి టెక్స్ట్ను టోకనైజ్ చేయడం (మరియు సాధారణంగా అటెన్షన్ మాస్క్) [3]
-
చిత్రాల పరిమాణాన్ని మార్చడం/కత్తిరించడం మరియు నిర్ణయాత్మక vs యాదృచ్ఛిక పరివర్తనలను సముచితంగా వర్తింపజేయడం [4]
-
శిక్షణ మరియు “నిజ జీవిత” ఇన్పుట్లు సూక్ష్మ మార్గాల్లో విభేదించకుండా పునరావృతమయ్యే పైప్లైన్లను నిర్మించడం [2]
ఒక చిన్న ఆచరణాత్మక గమనిక: “ప్రీప్రాసెసింగ్” లో మోడల్ ఇన్పుట్ను చూసే ముందు స్థిరంగా ఏమి జరుగుతుందో అది . కొన్ని బృందాలు దీనిని “ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్” vs “డేటా క్లీనింగ్” గా విభజించాయి, కానీ నిజ జీవితంలో ఆ లైన్లు అస్పష్టంగా ఉంటాయి.
ప్రజలు ఒప్పుకునే దానికంటే AI ప్రీప్రాసెసింగ్ ఎందుకు ముఖ్యం 😬
ఒక మోడల్ అనేది మనసును చదివే వ్యక్తి కాదు, నమూనాలను సరిపోల్చేది. మీ ఇన్పుట్లు అస్థిరంగా ఉంటే, మోడల్ అస్థిరమైన నియమాలను నేర్చుకుంటుంది. అది తాత్వికమైనది కాదు, ఇది బాధాకరంగా అక్షరాలా ఉంటుంది.
ప్రీప్రాసెసింగ్ మీకు సహాయపడుతుంది:
-
అభ్యాస స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచండి (ముఖ్యంగా స్కేలింగ్/ఎన్కోడింగ్ పాల్గొన్నప్పుడు). [1]
-
గజిబిజిగా ఉన్న వాస్తవికతను ఒక మోడల్ సాధారణీకరించగలిగేలా కనిపించేలా చేయడం ద్వారా (విచిత్రమైన కళాఖండాలను గుర్తుంచుకోవడానికి బదులుగా) శబ్దాన్ని తగ్గించండి
-
నిశ్శబ్ద వైఫల్య మోడ్లను నిరోధించండి (ధృవీకరణలో "అద్భుతంగా" కనిపించే రకం మరియు ఉత్పత్తిలో ఫేస్ప్లాంట్లు). [2]
-
పునరావృతం వేగవంతం చేయండి ఎందుకంటే పునరావృతం చేసే పరివర్తనాలు వారంలో ప్రతిరోజూ నోట్బుక్ స్పఘెట్టిని మించిపోతాయి.
అలాగే, చాలా “మోడల్ పనితీరు” వాస్తవానికి ఇక్కడ నుండి వస్తుంది. ఇలా... ఆశ్చర్యకరంగా చాలా. కొన్నిసార్లు ఇది అన్యాయంగా అనిపిస్తుంది, కానీ అది వాస్తవం 🙃
మంచి AI ప్రీప్రాసెసింగ్ పైప్లైన్ను ఏది తయారు చేస్తుంది ✅
ప్రీప్రాసెసింగ్ యొక్క "మంచి వెర్షన్" సాధారణంగా ఈ లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది:
-
పునరుత్పాదక : అదే ఇన్పుట్ → అదే అవుట్పుట్ (ఇది ఉద్దేశపూర్వక వృద్ధి తప్ప మర్మమైన యాదృచ్ఛికత లేదు).
-
రైలు-సేవ స్థిరత్వం : శిక్షణ సమయంలో మీరు ఏమి చేసినా అది అనుమితి సమయంలో అదే విధంగా వర్తించబడుతుంది (అదే అమర్చిన పారామితులు, అదే కేటగిరీ మ్యాప్లు, అదే టోకనైజర్ కాన్ఫిగరేషన్ మొదలైనవి). [2]
-
లీకేజ్-సురక్షితం : మూల్యాంకనం/పరీక్షలో ఏదీ ఏ
ఫిట్స్టెప్ను ప్రభావితం చేయదు. (ఈ ట్రాప్ గురించి కొంచెం తరువాత.) [2] -
గమనించదగినది : మీరు ఏమి మారిందో తనిఖీ చేయవచ్చు (ఫీచర్ గణాంకాలు, తప్పిపోయిన స్థితి, వర్గం గణనలు) కాబట్టి డీబగ్గింగ్ వైబ్స్ ఆధారిత ఇంజనీరింగ్ కాదు.
final_v7_really_final_ok అని పిలువబడే నోట్బుక్ సెల్ల కుప్ప అయితే … అది ఎలా ఉంటుందో మీకు తెలుసు. అది పనిచేయని వరకు ఇది పనిచేస్తుంది 😬
AI ప్రీప్రాసెసింగ్ యొక్క ప్రధాన నిర్మాణ అంశాలు 🧱
ప్రీప్రాసెసింగ్ను మీరు పైప్లైన్లో కలిపే బిల్డింగ్ బ్లాక్ల సమితిగా భావించండి.
1) శుభ్రపరచడం మరియు ధ్రువీకరణ 🧼
సాధారణ పనులు:
-
నకిలీలను తొలగించండి
-
తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించండి (తప్పిపోయిన విలువలను స్పష్టంగా వదలండి, ఆపాదించండి లేదా సూచించండి)
-
రకాలు, యూనిట్లు మరియు పరిధులను అమలు చేయండి
-
తప్పుగా రూపొందించబడిన ఇన్పుట్లను గుర్తించండి
-
టెక్స్ట్ ఫార్మాట్లను ప్రామాణీకరించండి (వైట్స్పేస్, కేసింగ్ నియమాలు, యూనికోడ్ క్విర్క్లు)
ఈ భాగం ఆకర్షణీయంగా లేదు, కానీ ఇది చాలా తెలివితక్కువ తప్పులను నివారిస్తుంది. నేను ప్రేమతో చెప్తున్నాను.
2) వర్గీకరణ డేటాను ఎన్కోడింగ్ చేయడం 🔤
"red" లేదా "premium_user" వంటి ముడి స్ట్రింగ్లను నేరుగా ఉపయోగించలేవు .
సాధారణ విధానాలు:
-
వన్-హాట్ ఎన్కోడింగ్ (వర్గం → బైనరీ కాలమ్లు) [1]
-
ఆర్డినల్ ఎన్కోడింగ్ (వర్గం → పూర్ణాంకం ID) [1]
ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే ఏ ఎన్కోడర్ను ఎంచుకుంటున్నారనేది కాదు - మ్యాపింగ్ స్థిరంగా ఉండటం మరియు శిక్షణ మరియు అనుమితి మధ్య "ఆకారం మారదు". ఆ విధంగా మీరు ఆఫ్లైన్లో బాగా కనిపించే మరియు ఆన్లైన్లో వెంటాడే మోడల్తో ముగుస్తుంది. [2]
3) ఫీచర్ స్కేలింగ్ మరియు సాధారణీకరణ 📏
లక్షణాలు చాలా భిన్నమైన పరిధులలో ఉన్నప్పుడు స్కేలింగ్ ముఖ్యం.
రెండు క్లాసిక్స్:
-
ప్రామాణీకరణ : సగటు మరియు స్కేల్ నుండి యూనిట్ భేదాన్ని తొలగించండి [1]
-
కనిష్ట-గరిష్ట స్కేలింగ్ : ప్రతి లక్షణాన్ని పేర్కొన్న పరిధిలోకి స్కేల్ చేయండి [1]
మీరు "ఎక్కువగా తట్టుకునే" మోడళ్లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు కూడా, స్కేలింగ్ తరచుగా పైప్లైన్లను తర్కించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు ప్రమాదవశాత్తూ విరిగిపోవడం కష్టతరం చేస్తుంది.
4) ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ (అకా ఉపయోగకరమైన మోసం) 🧪
మెరుగైన సంకేతాలను సృష్టించడం ద్వారా మీరు మోడల్ పనిని సులభతరం చేసేది ఇక్కడే:
-
నిష్పత్తులు (క్లిక్లు / ముద్రలు)
-
రోలింగ్ విండోలు (గత N రోజులు)
-
గణనలు (ఒక్కో వినియోగదారునికి ఈవెంట్లు)
-
హెవీ-టెయిల్డ్ డిస్ట్రిబ్యూషన్ల కోసం లాగ్ ట్రాన్స్ఫార్మ్లు
ఇక్కడ ఒక కళ ఉంది. కొన్నిసార్లు మీరు ఒక లక్షణాన్ని సృష్టిస్తారు, గర్వంగా భావిస్తారు... కానీ అది ఏమీ చేయదు. లేదా అంతకంటే దారుణంగా, అది బాధిస్తుంది. అది సాధారణం. లక్షణాలతో భావోద్వేగపరంగా జతకట్టకండి - అవి మిమ్మల్ని తిరిగి ప్రేమించవు 😅
5) డేటాను సరైన మార్గంలో విభజించడం ✂️
ఇది స్పష్టంగా అనిపించే వరకు:
-
iid డేటా కోసం యాదృచ్ఛిక విభజనలు
-
సమయ శ్రేణికి సమయ ఆధారిత విభజనలు
-
ఎంటిటీలు పునరావృతం అయినప్పుడు సమూహ విభజనలు (వినియోగదారులు, పరికరాలు, రోగులు)
మరియు కీలకమైనది: డేటా నుండి నేర్చుకునే ప్రీప్రాసెసింగ్ను అమర్చడానికి ముందు విభజించండి . మీ ప్రీప్రాసెసింగ్ దశ పారామితులను (మీన్స్, పదజాలం, కేటగిరీ మ్యాప్లు వంటివి) "నేర్చుకుంటే", అది వాటిని శిక్షణ నుండి మాత్రమే నేర్చుకోవాలి. [2]
డేటా రకం ద్వారా AI ప్రీప్రాసెసింగ్: పట్టిక, వచనం, చిత్రాలు 🎛️
మీరు మోడల్కు ఏమి తినిపిస్తారో బట్టి ప్రీప్రాసెసింగ్ ఆకారాన్ని మారుస్తుంది.
పట్టిక డేటా (స్ప్రెడ్షీట్లు, లాగ్లు, డేటాబేస్లు) 📊
సాధారణ దశలు:
-
విలువ లేని వ్యూహం
-
వర్గీకరణ ఎన్కోడింగ్ [1]
-
సంఖ్యా నిలువు వరుసలను స్కేలింగ్ చేయడం [1]
-
అవుట్లియర్ హ్యాండ్లింగ్ (డొమైన్ నియమాలు చాలాసార్లు “రాండమ్ క్లిప్పింగ్”ను అధిగమిస్తాయి)
-
ఉత్పన్నమైన లక్షణాలు (సముదాయాలు, లాగ్లు, రోలింగ్ గణాంకాలు)
ఆచరణాత్మక సలహా: నిలువు వరుస సమూహాలను స్పష్టంగా నిర్వచించండి (సంఖ్యా vs వర్గీకరణ vs ఐడెంటిఫైయర్లు). మీ భవిష్యత్తు స్వీయం మీకు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతుంది.
టెక్స్ట్ డేటా (NLP) 📝
టెక్స్ట్ ప్రీప్రాసెసింగ్లో తరచుగా ఇవి ఉంటాయి:
-
టోకెన్లు/ఉపపదాలుగా టోకనైజేషన్
-
ఇన్పుట్ ID లకు మార్పిడి
-
ప్యాడింగ్/ట్రంకేషన్
-
అటెన్షన్ మాస్క్లను నిర్మించడం [3]
నొప్పిని ఆదా చేసే చిన్న నియమం: ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆధారిత సెటప్ల కోసం, మోడల్ యొక్క అంచనా వేసిన టోకనైజర్ సెట్టింగ్లను అనుసరించండి మరియు మీకు కారణం ఉంటే తప్ప ఫ్రీస్టైల్ చేయవద్దు. ఫ్రీస్టైలింగ్ అంటే మీరు "ఇది శిక్షణ ఇస్తుంది కానీ అది వింతగా ఉంటుంది" అని చెప్పే విధానం
చిత్రాలు (కంప్యూటర్ విజన్) 🖼️
సాధారణ ప్రీప్రాసెసింగ్:
-
పరిమాణాన్ని మార్చండి / స్థిరమైన ఆకారాలకు కత్తిరించండి
-
మూల్యాంకనం కోసం నిర్ణయాత్మక పరివర్తనాలు
-
శిక్షణ పెంపుదల కోసం యాదృచ్ఛిక పరివర్తనాలు (ఉదా., యాదృచ్ఛిక పంట) [4]
ప్రజలు మిస్ అయ్యే ఒక విషయం: “యాదృచ్ఛిక పరివర్తనలు” కేవలం ఒక వైబ్ మాత్రమే కాదు - అవి పిలిచిన ప్రతిసారీ అక్షరాలా పారామితులను నమూనా చేస్తాయి. వైవిధ్యాన్ని శిక్షణ ఇవ్వడానికి గొప్పది, యాదృచ్ఛికతను ఆపివేయడం మర్చిపోతే మూల్యాంకనానికి భయంకరమైనది. [4]
అందరూ పడే ఉచ్చు: డేటా లీకేజ్ 🕳️🐍
లీకేజ్ అంటే మూల్యాంకన డేటా నుండి సమాచారం శిక్షణలోకి చొరబడటం - తరచుగా ప్రీప్రాసెసింగ్ ద్వారా. ఇది ధ్రువీకరణ సమయంలో మీ మోడల్ను మాయాజాలంగా కనిపించేలా చేస్తుంది, ఆపై వాస్తవ ప్రపంచంలో మిమ్మల్ని నిరాశపరుస్తుంది.
సాధారణ లీకేజ్ నమూనాలు:
-
పూర్తి-డేటాసెట్ గణాంకాలను ఉపయోగించి స్కేలింగ్ (శిక్షణకు బదులుగా మాత్రమే) [2]
-
రైలు+పరీక్షను కలిపి ఉపయోగించి కేటగిరీ మ్యాప్లను నిర్మించడం [2]
-
పరీక్షా సమితిని "చూసే" ఏదైనా
fit()లేదాfit_transform()
సాధారణ నియమం (సరళమైనది, క్రూరమైనది, ప్రభావవంతమైనది):
-
ఫిట్ ఉన్న ఏదైనా శిక్షణలో మాత్రమే ఫిట్గా ఉండాలి.
-
అప్పుడు మీరు మార్చండి . [2]
మరియు మీరు "ఇది ఎంత చెడ్డది కావచ్చు?" అని తెలుసుకోవాలనుకుంటే గట్-చెక్: scikit-learn యొక్క సొంత డాక్స్ ఒక లీకేజ్ ఉదాహరణను చూపుతాయి, ఇక్కడ తప్పు ప్రీప్రాసెసింగ్ ఆర్డర్ యాదృచ్ఛిక లక్ష్యాలపై 0.76 0.5 . తప్పు లీకేజ్ అలా కనిపిస్తుంది. [2]
గందరగోళం లేకుండా ఉత్పత్తిలోకి ప్రీప్రాసెసింగ్ పొందడం 🏗️
చాలా మోడల్లు ఉత్పత్తిలో విఫలమవడానికి కారణం ఆ మోడల్ "చెడు" కాబట్టి కాదు, కానీ ఇన్పుట్ రియాలిటీ మారడం వల్ల లేదా మీ పైప్లైన్ మారడం వల్ల.
ఉత్పత్తి-ఆధారిత ప్రీప్రాసెసింగ్ సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటుంది:
-
సేవ్ చేయబడిన కళాఖండాలు (ఎన్కోడర్ మ్యాపింగ్లు, స్కేలర్ పారామ్లు, టోకనైజర్ కాన్ఫిగరేషన్) కాబట్టి అనుమితి సరిగ్గా అదే నేర్చుకున్న పరివర్తనలను ఉపయోగిస్తుంది [2]
-
కఠినమైన ఇన్పుట్ ఒప్పందాలు (అంచనా వేసిన నిలువు వరుసలు/రకాలు/శ్రేణులు)
-
ఉత్పత్తి డేటా తిరుగుతుంది కాబట్టి, వక్రీకరణ మరియు చలనం కోసం పర్యవేక్షణ [5]
మీకు నిర్దిష్ట నిర్వచనాలు కావాలంటే: Google యొక్క Vertex AI మోడల్ మానిటరింగ్ శిక్షణ-సేవ చేసే వక్రీకరణ (ఉత్పత్తి పంపిణీ శిక్షణ నుండి వైదొలగుతుంది) మరియు అనుమితి డ్రిఫ్ట్ (కాలక్రమేణా ఉత్పత్తి పంపిణీ మారుతుంది)లను వేరు చేస్తుంది మరియు వర్గీకరణ మరియు సంఖ్యా లక్షణాల కోసం పర్యవేక్షణకు మద్దతు ఇస్తుంది. [5]
ఎందుకంటే ఆశ్చర్యకరమైనవి ఖరీదైనవి. మరియు సరదా రకం కాదు.
పోలిక పట్టిక: సాధారణ ప్రీప్రాసెసింగ్ + పర్యవేక్షణ సాధనాలు (మరియు అవి ఎవరి కోసం) 🧰
| సాధనం / లైబ్రరీ | దీనికి ఉత్తమమైనది | ధర | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది (మరియు కొంచెం నిజాయితీ) |
|---|---|---|---|
| scikit-learn ప్రీప్రాసెసింగ్ | పట్టిక ML పైప్లైన్లు | ఉచితం | సాలిడ్ ఎన్కోడర్లు + స్కేలర్లు (OneHotEncoder, StandardScaler, మొదలైనవి) మరియు ఊహించదగిన ప్రవర్తన [1] |
| హగ్గింగ్ ఫేస్ టోకనైజర్లు | NLP ఇన్పుట్ తయారీ | ఉచితం | పరుగులు/మోడళ్లలో స్థిరంగా ఇన్పుట్ IDలు + అటెన్షన్ మాస్క్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది [3] |
| టార్చ్ విజన్ ట్రాన్స్ఫార్మ్స్ | దృష్టి పరివర్తనలు + వృద్ధి | ఉచితం | ఒకే పైప్లైన్లో నిర్ణయాత్మక మరియు యాదృచ్ఛిక పరివర్తనలను కలపడానికి శుభ్రమైన మార్గం [4] |
| వెర్టెక్స్ AI మోడల్ మానిటరింగ్ | ఉత్పత్తిలో డ్రిఫ్ట్/స్క్యూ గుర్తింపు | చెల్లించబడింది (క్లౌడ్) | మానిటర్లు పరిమితులు దాటినప్పుడు వక్రీకరణ/డ్రిఫ్ట్ మరియు హెచ్చరికలను కలిగి ఉంటాయి [5] |
(అవును, పట్టికలో ఇంకా అభిప్రాయాలు ఉన్నాయి. కానీ కనీసం అవి నిజాయితీగల అభిప్రాయాలు 😅)
మీరు నిజంగా ఉపయోగించగల ఆచరణాత్మక ప్రీప్రాసెసింగ్ చెక్లిస్ట్ 📌
శిక్షణకు ముందు
-
ఇన్పుట్ స్కీమాను నిర్వచించండి (రకాలు, యూనిట్లు, అనుమతించబడిన పరిధులు)
-
తప్పిపోయిన విలువలు మరియు నకిలీలను ఆడిట్ చేయండి
-
డేటాను సరైన మార్గంలో విభజించండి (యాదృచ్ఛిక / సమయ-ఆధారిత / సమూహం చేయబడింది)
-
శిక్షణలో మాత్రమే ఫిట్ ప్రీప్రాసెసింగ్ (
ఫిట్/ఫిట్_ట్రాన్స్ఫార్మ్రైలులో ఉంటుంది) [2] -
అనుమితిని తిరిగి ఉపయోగించుకునేలా ప్రీప్రాసెసింగ్ కళాఖండాలను సేవ్ చేయండి [2]
శిక్షణ సమయంలో
-
యాదృచ్ఛిక వృద్ధిని తగిన చోట మాత్రమే వర్తింపజేయండి (సాధారణంగా శిక్షణ విభజన మాత్రమే) [4]
-
మూల్యాంకన ప్రీప్రాసెసింగ్ను నిర్ణయాత్మకంగా ఉంచండి [4]
-
మోడల్ మార్పుల వంటి ప్రీప్రాసెసింగ్ మార్పులను ట్రాక్ చేయండి (ఎందుకంటే అవి)
విస్తరణకు ముందు
-
అనుమితి ఒకేలాంటి ప్రీప్రాసెసింగ్ మార్గం మరియు కళాఖండాలను ఉపయోగిస్తుందని నిర్ధారించుకోండి [2]
-
డ్రిఫ్ట్/స్క్యూ మానిటరింగ్ను సెటప్ చేయండి (ప్రాథమిక ఫీచర్ పంపిణీ తనిఖీలు కూడా చాలా దూరం వెళ్తాయి) [5]
డీప్ డైవ్: సాధారణ ప్రీప్రాసెసింగ్ తప్పులు (మరియు వాటిని ఎలా తప్పించుకోవాలి) 🧯
తప్పు 1: “నేను త్వరగా ప్రతిదీ సాధారణీకరిస్తాను” 😵
మీరు పూర్తి డేటాసెట్లో స్కేలింగ్ పారామితులను గణిస్తే, మీరు మూల్యాంకన సమాచారాన్ని లీక్ చేస్తున్నారు. రైలులో అమర్చండి, మిగిలిన వాటిని మార్చండి. [2]
తప్పు 2: వర్గాలు గందరగోళంలోకి కూరుకుపోతున్నాయి 🧩
మీ కేటగిరీ మ్యాపింగ్ శిక్షణ మరియు అనుమితి మధ్య మారితే, మీ మోడల్ నిశ్శబ్దంగా ప్రపంచాన్ని తప్పుగా చదవగలదు. సేవ్ చేసిన కళాఖండాల ద్వారా మ్యాపింగ్లను స్థిరంగా ఉంచండి. [2]
తప్పు 3: యాదృచ్ఛిక వృద్ధి మూల్యాంకనంలోకి చొరబడటం 🎲
శిక్షణలో యాదృచ్ఛిక పరివర్తనలు అద్భుతంగా ఉంటాయి, కానీ మీరు పనితీరును కొలవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు అవి “రహస్యంగా” ఉండకూడదు. (యాదృచ్ఛికం అంటే యాదృచ్ఛికం.) [4]
తుది వ్యాఖ్యలు 🧠✨
AI ప్రీప్రాసెసింగ్ అనేది గజిబిజిగా ఉన్న వాస్తవికతను స్థిరమైన మోడల్ ఇన్పుట్లుగా మార్చే క్రమశిక్షణా కళ. ఇది శుభ్రపరచడం, ఎన్కోడింగ్, స్కేలింగ్, టోకనైజేషన్, ఇమేజ్ ట్రాన్స్ఫార్మ్లు మరియు-ముఖ్యంగా-పునరావృతం చేయగల పైప్లైన్లు మరియు కళాఖండాలను కవర్ చేస్తుంది.
-
యాదృచ్ఛికంగా కాకుండా ఉద్దేశపూర్వకంగా ప్రీప్రాసెసింగ్ చేయండి. [2]
-
ముందుగా స్ప్లిట్ చేయండి, శిక్షణలో మాత్రమే ఫిట్ ట్రాన్స్ఫార్మ్స్ అవుతాయి, లీకేజీని నివారించండి. [2]
-
మోడాలిటీ-తగిన ప్రీప్రాసెసింగ్ను ఉపయోగించండి (టెక్స్ట్ కోసం టోకనైజర్లు, చిత్రాల కోసం ట్రాన్స్ఫార్మ్లు). [3][4]
-
మీ మోడల్ నెమ్మదిగా అర్ధంలేని విషయాల్లోకి వెళ్లకుండా ఉత్పత్తి వక్రీకరణ/డ్రిఫ్ట్ను పర్యవేక్షించండి. [5]
మరియు మీరు ఎప్పుడైనా చిక్కుకుపోయినట్లయితే, మిమ్మల్ని మీరు ఇలా ప్రశ్నించుకోండి:
“నేను రేపు దీన్ని కొత్త డేటాలో అమలు చేస్తే ఈ ప్రీప్రాసెసింగ్ దశ ఇంకా అర్ధవంతంగా ఉంటుందా?”
సమాధానం “ఉహ్… కావచ్చు?” అయితే, అదే మీ క్లూ 😬
ప్రస్తావనలు
[1] scikit-learn API:
sklearn.preprocessing (ఎన్కోడర్లు, స్కేలర్లు, సాధారణీకరణ) [2] scikit-learn: సాధారణ లోపాలు - డేటా లీకేజ్ మరియు దానిని ఎలా నివారించాలి
[3] హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ డాక్స్: టోకనైజర్లు (ఇన్పుట్ IDలు, అటెన్షన్ మాస్క్లు)
[4] PyTorch Torchvision డాక్స్: ట్రాన్స్ఫార్మ్స్ (రీసైజ్/నార్మలైజ్ + యాదృచ్ఛిక ట్రాన్స్ఫార్మ్స్)
[5] Google Cloud Vertex AI డాక్స్: మోడల్ మానిటరింగ్ ఓవర్వ్యూ (ఫీచర్ స్కే & డ్రిఫ్ట్)