அம்சப் பொறியியல்: தரவு முன்தயாரிப்பின் கலை

இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியல் துறையில், மூலத் தரவு பெரும்பாலும் ஒரு பட்டை தீட்டப்படாத வைரம் போல இருக்கும். அதில் மகத்தான ஆற்றல் உள்ளது, ஆனால் அது நுட்பமாக செம்மைப்படுத்தப்படும் வரை அதன் உள்ளார்ந்த மதிப்பு மறைந்தே இருக்கும். இங்குதான் அம்சப் பொறியியல், அதாவது மூலத் தரவை அர்த்தமுள்ள அம்சங்களாக மாற்றும் கலை, இன்றியமையாததாகிறது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி அம்சப் பொறியியலின் நுணுக்கங்களை ஆராய்கிறது, உலகளாவிய சூழலில் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான அதன் முக்கியத்துவம், நுட்பங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை ஆராய்கிறது.

அம்சப் பொறியியல் என்றால் என்ன?

அம்சப் பொறியியல் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்காக மூலத் தரவிலிருந்து புதிய அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது, மாற்றுவது மற்றும் உருவாக்குவது ஆகிய முழு செயல்முறையையும் உள்ளடக்கியது. இது வெறும் தரவை சுத்தம் செய்வது மட்டுமல்ல; இது நுண்ணறிவுள்ள தகவல்களைப் பிரித்தெடுத்து, வழிமுறைகள் எளிதில் புரிந்துகொண்டு பயன்படுத்தக்கூடிய வகையில் அதை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதாகும். தரவுகளுக்குள் இருக்கும் அடிப்படை வடிவங்களையும் உறவுகளையும் திறம்படப் பிடிக்கும் அம்சங்களை உருவாக்குவதே இதன் குறிக்கோள், இது மேலும் துல்லியமான மற்றும் வலுவான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.

இதை ஒரு சிறந்த சமையல் கலைக்கான சரியான பொருட்களைத் தயாரிப்பது போல நினைத்துப் பாருங்கள். நீங்கள் மூலப்பொருட்களை ஒரு பானையில் அப்படியே போட்டுவிட்டு ஒரு சுவையான உணவை எதிர்பார்க்க மாட்டீர்கள். மாறாக, ஒரு இணக்கமான சுவையை உருவாக்க பொருட்களை கவனமாக தேர்ந்தெடுத்து, தயாரித்து, இணைப்பீர்கள். இதேபோல், அம்சப் பொறியியல் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் முன்கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்தும் அம்சங்களை உருவாக்க தரவு கூறுகளை கவனமாக தேர்ந்தெடுப்பது, மாற்றுவது மற்றும் இணைப்பதை உள்ளடக்கியது.

அம்சப் பொறியியல் ஏன் முக்கியமானது?

அம்சப் பொறியியலின் முக்கியத்துவத்தை மிகைப்படுத்த முடியாது. இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் துல்லியம், செயல்திறன் மற்றும் புரிந்துகொள்ளும் தன்மையை நேரடியாகப் பாதிக்கிறது. இது ஏன் மிகவும் முக்கியமானது என்பது இங்கே:

• மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரி துல்லியம்: நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட அம்சங்கள் மாதிரிகளுக்கு பொருத்தமான தகவல்களை வழங்குகின்றன, அவை மிகவும் திறம்பட கற்றுக்கொள்ளவும் மேலும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யவும் உதவுகின்றன.
• வேகமான பயிற்சி நேரங்கள்: தேவையற்ற இரைச்சல் மற்றும் பொருத்தமற்ற தகவல்களைக் குறைப்பதன் மூலம், அம்சப் பொறியியல் பயிற்சி செயல்முறையை கணிசமாக வேகப்படுத்த முடியும்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரி விளக்கம்: அர்த்தமுள்ள அம்சங்கள் ஒரு மாதிரி அதன் கணிப்புகளுக்கு எப்படி வருகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது, இது சிறந்த நுண்ணறிவுகளுக்கும் முடிவெடுப்பதற்கும் அனுமதிக்கிறது.
• சிறந்த பொதுமைப்படுத்தல்: அம்சப் பொறியியல் மாதிரிகள் காணப்படாத தரவுகளுக்கு சிறப்பாகப் பொதுமைப்படுத்த உதவுகிறது, இது நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில் மிகவும் வலுவான மற்றும் நம்பகமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.

அம்சப் பொறியியலில் உள்ள முக்கிய நுட்பங்கள்

அம்சப் பொறியியல் பரந்த அளவிலான நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது, ஒவ்வொன்றும் குறிப்பிட்ட தரவு வகைகள் மற்றும் சிக்கல் களங்களுக்கு ஏற்றவாறு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. மிகவும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில நுட்பங்கள் இங்கே:

1. தரவு சுத்தம் செய்தல்

எந்தவொரு அம்சப் பொறியியல் முயற்சியைத் தொடங்குவதற்கு முன், தரவு சுத்தமாகவும் பிழைகள் இல்லாமலும் இருப்பதை உறுதி செய்வது அவசியம். இது போன்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதை உள்ளடக்கியது:

• விடுபட்ட மதிப்புகள்: ஒருதலைப்பட்சமான அல்லது துல்லியமற்ற முடிவுகளைத் தடுக்க விடுபட்ட தரவைக் கையாள்வது முக்கியம். பொதுவான நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:
• பதிலீடு செய்தல் (Imputation): விடுபட்ட மதிப்புகளை மதிப்பீடுகளுடன் (எ.கா., சராசரி, இடைநிலை, மோடு) மாற்றுவது அல்லது k-நெருங்கிய அண்டை நாடுகள் (k-NN) போன்ற அதிநவீன பதிலீட்டு முறைகளைப் பயன்படுத்துதல். எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் பல்வேறு நாடுகளைச் சேர்ந்த வாடிக்கையாளர் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது சில உள்ளீடுகளில் வயது விடுபட்டிருந்தால், அதே நாட்டைச் சேர்ந்த வாடிக்கையாளர்களின் சராசரி வயதின் அடிப்படையில் விடுபட்ட வயதை நீங்கள் பதிலீடு செய்யலாம்.
• நீக்குதல்: குறிப்பிடத்தக்க எண்ணிக்கையிலான விடுபட்ட மதிப்புகள் கொண்ட வரிசைகள் அல்லது நெடுவரிசைகளை அகற்றுதல். இது தகவல் இழப்பிற்கு வழிவகுக்கும் என்பதால், இதை எச்சரிக்கையுடன் செய்ய வேண்டும்.
• வெளிப்பாடுகள் (Outliers): முடிவுகளைத் திரிப்பதைத் தடுக்க வெளிப்பாடுகளைக் கண்டறிந்து கையாள்வது முக்கியம். நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:
• ஒழுங்கமைத்தல் (Trimming): முன் வரையறுக்கப்பட்ட வரம்பிற்கு வெளியே விழும் தீவிர மதிப்புகளை அகற்றுதல்.
• வின்சோரைசிங் (Winsorizing): தீவிர மதிப்புகளை குறைந்த தீவிர மதிப்புகளுடன் மாற்றுதல் (எ.கா., 99வது சதமானத்திற்கு மேல் உள்ள மதிப்புகளை 99வது சதமான மதிப்புடன் மாற்றுதல்).
• மாற்றம் (Transformation): வெளிப்பாடுகளின் தாக்கத்தைக் குறைக்க கணித மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துதல் (எ.கா., மடக்கை மாற்றம்).
• சீரில்லாத வடிவமைப்பு: துல்லியமான பகுப்பாய்விற்கு தரவு சீராக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளதை உறுதி செய்வது முக்கியம். இது போன்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதை உள்ளடக்கியது:
• தேதி வடிவமைப்பு: தேதி வடிவங்களைத் தரப்படுத்துதல் (எ.கா., எல்லா தேதிகளையும் YYYY-MM-DD ஆக மாற்றுதல்).
• எழுத்து வடிவம்: எல்லா உரைகளையும் சிறிய எழுத்து அல்லது பெரிய எழுத்தாக மாற்றுதல்.
• அளவீட்டு அலகுகள்: எல்லா மதிப்புகளும் ஒரே அலகுகளில் வெளிப்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்தல் (எ.கா., எல்லா நாணயங்களையும் USD போன்ற பொதுவான நாணயமாக மாற்றுதல்).
• நகல் தரவு: ஒருதலைப்பட்சமான முடிவுகளைத் தடுக்க நகல் உள்ளீடுகளை அகற்றுதல்.

2. அம்ச அளவிடுதல்

அம்ச அளவிடுதல் என்பது வெவ்வேறு அம்சங்களின் மதிப்புகளின் வரம்பை ஒரே மாதிரியான அளவிற்கு மாற்றுவதை உள்ளடக்கியது. பல இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அளவிற்கு உணர்திறன் கொண்டவை என்பதால் இது முக்கியமானது. பொதுவான அளவீட்டு நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• குறைந்தபட்ச-அதிகபட்ச அளவிடுதல் (Min-Max Scaling): அம்சங்களை 0 மற்றும் 1 க்கு இடைப்பட்ட வரம்பிற்கு அளவிடுகிறது. அசல் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை நீங்கள் பாதுகாக்க வேண்டியிருக்கும் போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். சூத்திரம்: (X - X_min) / (X_max - X_min)
• தரப்படுத்தல் (Z-மதிப்பு அளவிடுதல்): அம்சங்களை 0 சராசரி மற்றும் 1 திட்ட விலக்கம் கொண்டதாக அளவிடுகிறது. வெவ்வேறு விநியோகங்களிலிருந்து தரவுப் புள்ளிகளை ஒப்பிட விரும்பும் போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். சூத்திரம்: (X - μ) / σ, இங்கு μ என்பது சராசரி மற்றும் σ என்பது திட்ட விலக்கம்.
• வலுவான அளவிடுதல் (Robust Scaling): தரப்படுத்தலைப் போன்றது, ஆனால் சராசரி மற்றும் திட்ட விலக்கத்திற்கு பதிலாக இடைநிலை மற்றும் இடைப்பட்ட காலாண்டு வரம்பை (IQR) பயன்படுத்துகிறது. இது வெளிப்பாடுகளுக்கு குறைந்த உணர்திறன் கொண்டது.

எடுத்துக்காட்டு: வருமானம் ($20,000 முதல் $200,000 வரை) மற்றும் வயது (20 முதல் 80 வரை) ஆகிய இரண்டு அம்சங்களைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தொகுப்பைக் கவனியுங்கள். அளவிடாமல், வருமான அம்சம் k-NN போன்ற வழிமுறைகளில் தூரக் கணக்கீடுகளில் ஆதிக்கம் செலுத்தும், இது ஒருதலைப்பட்சமான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இரண்டு அம்சங்களையும் ஒரே மாதிரியான வரம்பிற்கு அளவிடுவது அவை மாதிரிக்கு சமமாக பங்களிப்பதை உறுதி செய்கிறது.

3. வகை மாறிகளை குறியாக்கம் செய்தல்

இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு பொதுவாக எண் உள்ளீடு தேவைப்படுகிறது. எனவே, வகை மாறிகளை (எ.கா., நிறங்கள், நாடுகள், தயாரிப்பு வகைகள்) எண் பிரதிநிதித்துவங்களாக மாற்றுவது அவசியம். பொதுவான குறியாக்க நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• ஒரு-வெப்ப குறியாக்கம் (One-Hot Encoding): ஒவ்வொரு வகைக்கும் ஒரு இரும நெடுவரிசையை உருவாக்குகிறது. ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த எண்ணிக்கையிலான வகைகளைக் கொண்ட வகை மாறிகளுக்கு இது ஏற்றது.
• லேபிள் குறியாக்கம் (Label Encoding): ஒவ்வொரு வகைக்கும் ஒரு தனிப்பட்ட முழு எண்ணை ஒதுக்குகிறது. இது வரிசை வகை மாறிகளுக்கு (எ.கா., குறைந்த, நடுத்தர, உயர்) ஏற்றது, அங்கு வகைகளின் வரிசை அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும்.
• வரிசை குறியாக்கம் (Ordinal Encoding): லேபிள் குறியாக்கத்தைப் போன்றது, ஆனால் வகைகளின் வரிசையைக் குறிப்பிட உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• இலக்கு குறியாக்கம் (Target Encoding): ஒவ்வொரு வகையையும் அந்த வகைக்கான இலக்கு மாறியின் சராசரியுடன் மாற்றுகிறது. வகை மாறிக்கும் இலக்கு மாறிக்கும் இடையே வலுவான உறவு இருக்கும்போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். இலக்கு கசிவைக் கவனத்தில் கொண்டு, இலக்கு குறியாக்கத்தைப் பயன்படுத்தும்போது சரியான குறுக்கு சரிபார்ப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• அதிர்வெண் குறியாக்கம் (Frequency Encoding): ஒவ்வொரு வகையையும் தரவுத்தொகுப்பில் அதன் அதிர்வெண்ணுடன் மாற்றுகிறது. வெவ்வேறு வகைகளின் பரவலைப் பிடிக்க இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: "நாடு" நெடுவரிசையில் "USA," "Canada," "UK," மற்றும் "Japan" போன்ற மதிப்புகளைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தொகுப்பைக் கவனியுங்கள். ஒரு-வெப்ப குறியாக்கம் நான்கு புதிய நெடுவரிசைகளை உருவாக்கும்: "Country_USA," "Country_Canada," "Country_UK," மற்றும் "Country_Japan." ஒவ்வொரு வரிசையிலும் அதன் நாட்டிற்குரிய நெடுவரிசையில் 1 மதிப்பும் மற்ற நெடுவரிசைகளில் 0 மதிப்பும் இருக்கும்.

4. அம்ச மாற்றம்

அம்ச மாற்றம் என்பது அம்சங்களின் விநியோகத்தை அல்லது இலக்கு மாறியுடனான அவற்றின் உறவை மேம்படுத்த அம்சங்களுக்கு கணித செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. பொதுவான மாற்ற நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• மடக்கை மாற்றம் (Log Transformation): நீண்ட வால் கொண்ட தரவுகளில் சாய்வைக் குறைக்க மடக்கை செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறது. வருமானம், மக்கள்தொகை அல்லது விற்பனை புள்ளிவிவரங்கள் போன்ற அம்சங்களுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• வர்க்கமூல மாற்றம் (Square Root Transformation): மடக்கை மாற்றத்தைப் போன்றது, ஆனால் சாய்வைக் குறைப்பதில் குறைவான தீவிரமானது.
• பாக்ஸ்-காக்ஸ் மாற்றம் (Box-Cox Transformation): நேர்மறை மற்றும் எதிர்மறை சாய்வு இரண்டையும் கையாளக்கூடிய ஒரு பொதுவான மாற்றம்.
• பல்லுறுப்புக்கோவை அம்சங்கள் (Polynomial Features): ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களை பல்வேறு அடுக்குகளுக்கு (எ.கா., வர்க்கம், க்யூபிங்) உயர்த்துவதன் மூலம் அல்லது அவற்றை இணைப்பதன் மூலம் (எ.கா., இரண்டு அம்சங்களை ஒன்றாக பெருக்குதல்) புதிய அம்சங்களை உருவாக்குகிறது. இது அம்சங்களுக்கும் இலக்கு மாறிக்கும் இடையிலான நேரியல் அல்லாத உறவுகளைப் பிடிக்க உதவும்.
• பவர் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் (Power Transformer): தரவை மேலும் காஸியன் போன்றதாக மாற்ற ஒரு சக்தி மாற்றத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. scikit-learn இதற்காக `PowerTransformer` வகுப்பை வழங்குகிறது, இது Yeo-Johnson மற்றும் Box-Cox முறைகளை ஆதரிக்கிறது.

எடுத்துக்காட்டு: இணையதள வருகைகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கும் ஒரு அம்சம் உங்களிடம் இருந்தால், அது வலதுபுறம் பெரிதும் சாய்ந்துள்ளது (அதாவது, பெரும்பாலான பயனர்களுக்கு குறைந்த எண்ணிக்கையிலான வருகைகள் உள்ளன, அதே நேரத்தில் ஒரு சில பயனர்களுக்கு மிக அதிக எண்ணிக்கையிலான வருகைகள் உள்ளன), ஒரு மடக்கை மாற்றம் விநியோகத்தை இயல்பாக்க மற்றும் நேரியல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவும்.

5. அம்ச உருவாக்கம்

அம்ச உருவாக்கம் என்பது ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களிலிருந்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. அம்சங்களை இணைப்பதன் மூலம், அவற்றிடமிருந்து தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதன் மூலம் அல்லது கள அறிவின் அடிப்படையில் முற்றிலும் புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவதன் மூலம் இதைச் செய்யலாம். பொதுவான அம்ச உருவாக்க நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• அம்சங்களை இணைத்தல்: இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களை இணைத்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்குதல். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நபரின் எடையை அவரது உயரத்தின் வர்க்கத்தால் வகுத்து "BMI" அம்சத்தை உருவாக்கலாம்.
• தகவல்களைப் பிரித்தெடுத்தல்: ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தகவல்களைப் பிரித்தெடுத்தல். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தேதி அம்சத்திலிருந்து வாரத்தின் நாளை அல்லது ஒரு தொலைபேசி எண்ணிலிருந்து பகுதி குறியீட்டைப் பிரித்தெடுக்கலாம்.
• இடைவினை அம்சங்களை உருவாக்குதல்: இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களுக்கு இடையிலான இடைவினையைக் குறிக்கும் புதிய அம்சங்களை உருவாக்குதல். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வாடிக்கையாளரின் வயதுக்கும் அவரது வருமானத்திற்கும் இடையிலான இடைவினையைக் குறிக்கும் ஒரு அம்சத்தை உருவாக்கலாம்.
• கள-குறிப்பிட்ட அம்சங்கள்: கள அறிவின் அடிப்படையில் அம்சங்களை உருவாக்குதல். எடுத்துக்காட்டாக, நிதித்துறையில், நிதி விகிதங்கள் அல்லது பொருளாதார குறிகாட்டிகளின் அடிப்படையில் அம்சங்களை உருவாக்கலாம்.
• நேரம் சார்ந்த அம்சங்கள்: தேதிநேர பொருட்களிலிருந்து வாரத்தின் நாள், மாதம், காலாண்டு, ஆண்டு, விடுமுறை கொடிகள் போன்ற நேரத்துடன் தொடர்புடைய அம்சங்களை உருவாக்குதல்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு சில்லறை வர்த்தக தரவுத்தொகுப்பில், ஒரு வாடிக்கையாளரின் கொள்முதல் வரலாறு, கொள்முதல் அதிர்வெண் மற்றும் சராசரி ஆர்டர் மதிப்பு பற்றிய தகவல்களை இணைத்து "வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பு" (CLTV) என்ற அம்சத்தை உருவாக்கலாம். இந்த புதிய அம்சம் எதிர்கால விற்பனையின் வலுவான முன்கணிப்பாளராக இருக்கலாம்.

6. அம்சத் தேர்வு

அம்சத் தேர்வு என்பது அசல் தொகுப்பிலிருந்து மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களின் துணைக்குழுவைத் தேர்ந்தெடுப்பதை உள்ளடக்கியது. இது மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், சிக்கலைக் குறைக்கவும், மற்றும் மிகைப் பொருத்தலைத் தடுக்கவும் உதவும். பொதுவான அம்சத் தேர்வு நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• ஒற்றை மாறி அம்சத் தேர்வு (Univariate Feature Selection): ஒற்றை மாறி புள்ளிவிவர சோதனைகளின் அடிப்படையில் (எ.கா., சி-வர்க்க சோதனை, ANOVA) அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
• சுழல்நிலை அம்ச நீக்கம் (Recursive Feature Elimination - RFE): அம்சங்களை மீண்டும் மீண்டும் அகற்றி மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பிடுகிறது.
• மர அடிப்படையிலான மாதிரிகளிலிருந்து அம்ச முக்கியத்துவம்: மர அடிப்படையிலான மாதிரிகளிலிருந்து (எ.கா., ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட், கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங்) அம்ச முக்கியத்துவ மதிப்பெண்களைப் பயன்படுத்தி மிக முக்கியமான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
• SelectFromModel: முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்தி அம்சங்களின் முக்கியத்துவத்தின் அடிப்படையில் அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது.
• தொடர்பு அடிப்படையிலான அம்சத் தேர்வு: பன்முக இணைப்பைக் குறைக்க அதிக தொடர்பு கொண்ட அம்சங்களைக் கண்டறிந்து நீக்குகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: நூற்றுக்கணக்கான அம்சங்களைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தொகுப்பு உங்களிடம் இருந்தால், அவற்றில் பல பொருத்தமற்றவை அல்லது தேவையற்றவை, அம்சத் தேர்வு மிக முக்கியமான அம்சங்களைக் கண்டறிந்து மாதிரியின் செயல்திறனையும் விளக்கத்தையும் மேம்படுத்த உதவும்.

அம்சப் பொறியியலுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

உங்கள் அம்சப் பொறியியல் முயற்சிகள் பயனுள்ளதாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய, இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவது முக்கியம்:

• உங்கள் தரவைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: நீங்கள் அம்சங்களை பொறியியல் செய்யத் தொடங்குவதற்கு முன், உங்கள் தரவை முழுமையாகப் புரிந்துகொள்ள நேரம் ஒதுக்குங்கள். இது தரவு வகைகள், விநியோகங்கள் மற்றும் அம்சங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்வதை உள்ளடக்கியது.
• கள நிபுணத்துவம் முக்கியம்: தரவிலிருந்து உடனடியாகத் தெரியாத பயனுள்ள அம்சங்களைக் கண்டறிய கள நிபுணர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்.
• திரும்பத் திரும்ப செய்யவும் மற்றும் பரிசோதனை செய்யவும்: அம்சப் பொறியியல் ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறை. வெவ்வேறு நுட்பங்களுடன் பரிசோதனை செய்து மாதிரி செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை மதிப்பிட பயப்பட வேண்டாம்.
• உங்கள் அம்சங்களை சரிபார்க்கவும்: உங்கள் அம்சங்கள் உண்மையில் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றனவா என்பதை உறுதிப்படுத்த அவற்றை எப்போதும் சரிபார்க்கவும். பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் மற்றும் குறுக்கு சரிபார்ப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• உங்கள் வேலையை ஆவணப்படுத்துங்கள்: நீங்கள் உருவாக்கும் அம்சங்கள், நீங்கள் பயன்படுத்தும் மாற்றங்கள் மற்றும் உங்கள் தேர்வுகளுக்குப் பின்னால் உள்ள காரணங்கள் ஆகியவற்றின் விரிவான பதிவை வைத்திருங்கள். இது உங்கள் அம்சப் பொறியியல் பைப்லைனைப் புரிந்துகொள்வதையும் பராமரிப்பதையும் எளிதாக்கும்.
• அம்ச இடைவினைகளைக் கவனியுங்கள்: புதிய இடைவினை அம்சங்களை உருவாக்குவது மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியுமா என்பதைப் பார்க்க அம்சங்களுக்கு இடையேயான சாத்தியமான இடைவினைகளை ஆராயுங்கள்.
• தரவு கசிவு குறித்து ஜாக்கிரதை: தரவு கசிவைத் தவிர்க்க கவனமாக இருங்கள், இது சோதனைத் தொகுப்பிலிருந்து தகவல் அம்சங்களை உருவாக்க அல்லது தேர்ந்தெடுக்கப் பயன்படுத்தும்போது ஏற்படுகிறது. இது அதிகப்படியான நம்பிக்கையான செயல்திறன் மதிப்பீடுகளுக்கும் மோசமான பொதுமைப்படுத்தலுக்கும் வழிவகுக்கும்.
• தானியங்கி அம்சப் பொறியியல் கருவிகளை எச்சரிக்கையுடன் பயன்படுத்தவும்: தானியங்கி அம்சப் பொறியியல் கருவிகள் உதவிகரமாக இருந்தாலும், அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வதும், அவை உருவாக்கும் அம்சங்களை கவனமாக மதிப்பீடு செய்வதும் முக்கியம். கள அறிவு இல்லாமல் தானியங்கி கருவிகளை அதிகமாக நம்புவது உகந்த முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்காது.

அம்சப் பொறியியலில் உலகளாவிய கருத்தாய்வுகள்

பல்வேறு உலகளாவிய மூலங்களிலிருந்து தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது, பின்வருவனவற்றைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்:

• கலாச்சார வேறுபாடுகள்: தரவின் விளக்கத்தைப் பாதிக்கக்கூடிய கலாச்சார வேறுபாடுகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, தேதி வடிவங்கள், நாணய சின்னங்கள் மற்றும் முகவரி வடிவங்கள் நாடுகளுக்கு இடையே வேறுபடலாம்.
• மொழித் தடைகள்: நீங்கள் உரைத் தரவுகளுடன் பணிபுரிகிறீர்கள் என்றால், வெவ்வேறு மொழிகளைக் கையாள மொழிபெயர்ப்பு அல்லது இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருக்கலாம்.
• தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகள்: ஜிடிபிஆர், சிசிபிஏ மற்றும் தனிப்பட்ட தரவை நீங்கள் எவ்வாறு சேகரிக்கலாம், செயலாக்கலாம் மற்றும் பயன்படுத்தலாம் என்பதைக் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய பிற பிராந்திய விதிமுறைகள் போன்ற தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளைப் பற்றி அறிந்திருங்கள்.
• நேர மண்டலங்கள்: நேரத் தொடர் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது, நேர மண்டல வேறுபாடுகளைக் கணக்கிடுவதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.
• நாணய மாற்றுதல்: நீங்கள் நிதித் தரவுகளுடன் பணிபுரிகிறீர்கள் என்றால், நாணயங்களை ஒரு பொதுவான நாணயமாக மாற்ற வேண்டியிருக்கலாம்.
• முகவரி இயல்பாக்கம்: முகவரி வடிவங்கள் நாடுகளுக்கு இடையே பரவலாக வேறுபடுகின்றன. முகவரித் தரவை தரப்படுத்த முகவரி இயல்பாக்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதைக் கவனியுங்கள்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் நிறுவனத்திற்கான வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தை கணிக்க ஒரு மாதிரியை நீங்கள் உருவாக்குகிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். வாடிக்கையாளர்கள் வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ளனர், மேலும் அவர்களின் கொள்முதல் வரலாறு பல்வேறு நாணயங்களில் பதிவு செய்யப்பட்டுள்ளது. வெவ்வேறு நாடுகளில் கொள்முதல் மதிப்புகளை மாதிரி துல்லியமாக ஒப்பிடுவதை உறுதி செய்ய, எல்லா நாணயங்களையும் ஒரு பொதுவான நாணயமாக (எ.கா., USD) மாற்ற வேண்டும். கூடுதலாக, குறிப்பிட்ட பிராந்தியங்களில் கொள்முதல் நடத்தையைப் பாதிக்கக்கூடிய பிராந்திய விடுமுறைகள் அல்லது கலாச்சார நிகழ்வுகளை நீங்கள் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

அம்சப் பொறியியலுக்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

பல கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் அம்சப் பொறியியல் செயல்பாட்டில் உதவக்கூடும்:

• பைதான் நூலகங்கள்:
• பாண்டாஸ் (Pandas): தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த நூலகம்.
• சைகிட்-லேர்ன் (Scikit-learn): அம்ச அளவிடுதல், குறியாக்கம் மற்றும் தேர்வு நுட்பங்கள் உட்பட இயந்திர கற்றலுக்கான ஒரு விரிவான நூலகம்.
• நம்பை (NumPy): எண் கணிப்பீட்டிற்கான ஒரு அடிப்படை நூலகம்.
• ஃபீச்சர்டூல்ஸ் (Featuretools): ஒரு தானியங்கி அம்சப் பொறியியல் நூலகம்.
• கேட்டகரி என்கோடர்ஸ் (Category Encoders): வகை குறியாக்கத்திற்காக பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு நூலகம்.
• கிளவுட் தளங்கள்:
• அமேசான் சேஜ்மேக்கர் (Amazon SageMaker): அம்சப் பொறியியல் மற்றும் மாதிரி உருவாக்கத்திற்கான கருவிகளை வழங்கும் ஒரு முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் இயந்திர கற்றல் சேவை.
• கூகிள் கிளவுட் AI பிளாட்ஃபார்ம் (Google Cloud AI Platform): இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான தளம்.
• மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூர் மெஷின் லேர்னிங் (Microsoft Azure Machine Learning): இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க, பயன்படுத்த மற்றும் நிர்வகிக்க ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான தளம்.
• SQL: தரவுத்தளங்களிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுக்க மற்றும் மாற்ற.

முடிவுரை

அம்சப் பொறியியல் இயந்திர கற்றல் பைப்லைனில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். அம்சங்களை கவனமாக தேர்ந்தெடுப்பது, மாற்றுவது மற்றும் உருவாக்குவதன் மூலம், உங்கள் மாதிரிகளின் துல்லியம், செயல்திறன் மற்றும் விளக்கத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தலாம். உங்கள் தரவை முழுமையாகப் புரிந்துகொள்வது, கள நிபுணர்களுடன் ஒத்துழைப்பது, மற்றும் வெவ்வேறு நுட்பங்களுடன் மீண்டும் மீண்டும் பரிசோதனை செய்வது ஆகியவற்றை நினைவில் கொள்ளுங்கள். இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், உங்கள் தரவின் முழு திறனையும் நீங்கள் திறக்கலாம் மற்றும் நிஜ உலக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் உயர் செயல்திறன் கொண்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கலாம். தரவுகளின் உலகளாவிய நிலப்பரப்பில் நீங்கள் செல்லும்போது, உங்கள் அம்சப் பொறியியல் முயற்சிகள் பயனுள்ளதாகவும் நெறிமுறையாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்ய கலாச்சார வேறுபாடுகள், மொழித் தடைகள் மற்றும் தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளைக் கணக்கிடுவதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்.

அம்சப் பொறியியலின் பயணம் கண்டுபிடிப்பு மற்றும் செம்மைப்படுத்தலின் தொடர்ச்சியான செயல்முறையாகும். நீங்கள் அனுபவம் பெறும்போது, உங்கள் தரவின் நுணுக்கங்கள் மற்றும் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான மிகவும் பயனுள்ள நுட்பங்களைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை வளர்த்துக் கொள்வீர்கள். சவாலை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள், ஆர்வத்துடன் இருங்கள், மற்றும் இயந்திர கற்றலின் சக்தியைத் திறக்க தரவு முன்தயாரிப்பின் கலையைத் தொடர்ந்து ஆராயுங்கள்.