AI ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು? [ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ರಸಪ್ರಶ್ನೆ]

ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಹಂತಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಚ್ಚಾ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಟೋಕನೈಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಾದರಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಒಂದು ಹಂತವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು "ಕಲಿಯುತ್ತದೆ", ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮಾತ್ರ ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಿ.

AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ನೀವು ತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ತೀರ್ಮಾನದ ಮೊದಲು (ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ) ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾಡುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಅದರಿಂದ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಕೇವಲ "ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಅಲ್ಲ. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ರೂಪಿಸುವುದು, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ವೃದ್ಧಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಅದು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಟ್ರಿಪ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. [1]

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕಚ್ಚಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ-ಸಿದ್ಧ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಥಿರತೆ: ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದೇ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.

ಸೋರಿಕೆ: ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಮಾತ್ರ ಸ್ಕೇಲರ್‌ಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.

ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಸೆಲ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲ.

ಉತ್ಪಾದನಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಕ್ರಮೇಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹಾಳು ಮಾಡದಂತೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಓರೆ ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್.

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು
ನಿಖರತೆ, ದೃಢತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳು.

🔗 ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣಕ್ಕೆ AI ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಟಿಟಿಎಸ್ ಮೂಲಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ಉಪಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಇಂದಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

🔗 ಇಂದು AI ಕರ್ಸಿವ್ ಕೈಬರಹವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಓದಬಹುದೇ?
ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸವಾಲುಗಳು, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

🔗 ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಎಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿದೆ
ನಿಖರತೆಯ ಅಂಶಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.

ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಮತ್ತು ಅದು ಏನು ಅಲ್ಲ) 🤝

AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕಚ್ಚಾ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು (ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಲಾಗ್‌ಗಳು) ಮಾದರಿ-ಸಿದ್ಧ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವು ಗೊಂದಲಮಯ ಗ್ಯಾರೇಜ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಮುರಿದ ಜಂಕ್ ಅನ್ನು ಎಸೆಯುವುದು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪೇರಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದ ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗಾಯವಿಲ್ಲದೆ ನಡೆಯಬಹುದು.

ಅದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳು ಇವು:

• ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು (ಒಂದು-ಬಿಸಿ, ಆರ್ಡಿನಲ್, ಇತ್ಯಾದಿ) [1]

• ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಶ್ರೇಣಿಗಳಾಗಿ ಅಳೆಯುವುದು (ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ, ಕನಿಷ್ಠ-ಗರಿಷ್ಠ, ಇತ್ಯಾದಿ) [1]

• ಪಠ್ಯವನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಐಡಿಗಳಾಗಿ ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡುವುದು (ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಮನದ ಮುಖವಾಡ) [3]

• ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವುದು/ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ vs ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು [4]

• ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು "ನಿಜ ಜೀವನದ" ಒಳಹರಿವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರದಂತೆ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು [2]

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ: "ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ" ಎಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು. ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು "ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್" vs "ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಎಂದು ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಆ ಸಾಲುಗಳು ಮಸುಕಾಗುತ್ತವೆ. 

ಜನರು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ 😬

ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವವಳು, ಮನಸ್ಸನ್ನು ಓದುವವಳಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಅಸಮಂಜಸ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಅದು ತಾತ್ವಿಕವಲ್ಲ, ಅದು ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದ ಅಕ್ಷರಶಃ.

ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• ಕಲಿಕೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್/ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ). [1]

• ವಿಚಿತ್ರ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು, ಗೊಂದಲಮಯ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ

• ಮೌನ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ (ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ "ಅದ್ಭುತ"ವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಮತ್ತು ನಂತರ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಫೇಸ್‌ಪ್ಲಾಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಪ್ರಕಾರ). [2]

• ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳು ವಾರದ ಪ್ರತಿದಿನ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಸ್ಪಾಗೆಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ಕಾರಣ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ

ಅಲ್ಲದೆ, ಬಹಳಷ್ಟು "ಮಾದರಿ ಪ್ರದರ್ಶನ" ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇಲ್ಲಿಂದಲೇ ಬರುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆ... ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಬಹಳಷ್ಟು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಅನ್ಯಾಯವೆನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ವಾಸ್ತವ 🙃

ಉತ್ತಮ AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಮಾಡುತ್ತದೆ ✅

ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ "ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ" ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಗುಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ:

• ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ: ಅದೇ ಇನ್‌ಪುಟ್ → ಅದೇ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ವೃದ್ಧಿಯಾಗದ ಹೊರತು ಯಾವುದೇ ನಿಗೂಢ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಇಲ್ಲ).

• ರೈಲು-ಸೇವೆಯ ಸ್ಥಿರತೆ: ತರಬೇತಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಏನು ಮಾಡಿದರೂ ಅದು ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ (ಅದೇ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ಅದೇ ವರ್ಗದ ನಕ್ಷೆಗಳು, ಅದೇ ಟೋಕನೈಜರ್ ಸಂರಚನೆ, ಇತ್ಯಾದಿ). [2]

• ಸೋರಿಕೆ-ಸುರಕ್ಷಿತ: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ/ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೂ ಯಾವುದೇ ಫಿಟ್ ಹಂತದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. (ಈ ಬಲೆಯ ಕುರಿತು ಸ್ವಲ್ಪ ಮುಂದೆ.) [2]

• ಗಮನಿಸಬಹುದಾದದ್ದು: ಏನು ಬದಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು (ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದು, ವರ್ಗ ಎಣಿಕೆಗಳು) ಆದ್ದರಿಂದ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ವೈಬ್ಸ್ ಆಧಾರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಲ್ಲ.

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಸೆಲ್‌ಗಳ ರಾಶಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು final_v7_really_final_ok… ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ಹೊರತು 😬

AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು 🧱

ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನೀವು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ಭಾವಿಸಿ.

1) ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ 🧼

ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು:

• ನಕಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ

• ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ (ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಿಡಿ, ಆರೋಪಿಸಿ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿ)

• ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ

• ದೋಷಪೂರಿತ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ

• ಪಠ್ಯ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ (ವೈಟ್‌ಸ್ಪೇಸ್, ​​ಕೇಸಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳು, ಯೂನಿಕೋಡ್ ಕ್ವಿರ್ಕ್‌ಗಳು)

ಈ ಭಾಗವು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಮೂರ್ಖತನದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಾನು ಅದನ್ನು ಪ್ರೀತಿಯಿಂದ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ.

2) ವರ್ಗೀಕೃತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು 🔤

ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು "red" ಅಥವಾ "premium_user" ನಂತಹ ಕಚ್ಚಾ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ .

ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು:

• ಒನ್-ಹಾಟ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (ವರ್ಗ → ಬೈನರಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು) [1]

• ಆರ್ಡಿನಲ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (ವರ್ಗ → ಪೂರ್ಣಾಂಕ ID) [1]

ನೀವು ಯಾವ ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ - ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನದ ನಡುವೆ "ಆಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ". ಆಫ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುವ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಡುವ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. [2]

3) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ 📏

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಜೀವಿಸಿದಾಗ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಎರಡು ಕ್ಲಾಸಿಕ್‌ಗಳು:

• ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ: ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯಿಂದ ಘಟಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ [1]

• ಕನಿಷ್ಠ-ಗರಿಷ್ಠ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಅಳೆಯಿರಿ [1]

ನೀವು "ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುವ" ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವಾಗಲೂ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಮುರಿಯುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.

4) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ಅಕಾ ಉಪಯುಕ್ತ ಮೋಸ) 🧪

ಉತ್ತಮ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಮಾದರಿಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ:

• ಅನುಪಾತಗಳು (ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು / ಅನಿಸಿಕೆಗಳು)

• ರೋಲಿಂಗ್ ವಿಂಡೋಗಳು (ಕಳೆದ N ದಿನಗಳು)

• ಎಣಿಕೆಗಳು (ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳು)

• ಹೆವಿ-ಟೈಲ್ಡ್ ವಿತರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಲಾಗ್ ರೂಪಾಂತರಗಳು

ಇಲ್ಲೊಂದು ಕಲೆ ಇದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತೀರಿ, ಹೆಮ್ಮೆಪಡುತ್ತೀರಿ... ಆದರೆ ಅದು ಏನನ್ನೂ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅಥವಾ ಇನ್ನೂ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ, ಅದು ನೋವುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದು ಸಹಜ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ - ಅವರು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪ್ರೀತಿಸುವುದಿಲ್ಲ 😅

5) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ✂️

ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುವವರೆಗೂ:

• ಐಐಡಿ ಡೇಟಾಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿಭಜನೆಗಳು

• ಸಮಯ ಸರಣಿಗಾಗಿ ಸಮಯ ಆಧಾರಿತ ವಿಭಜನೆಗಳು

• ಘಟಕಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾದಾಗ ಗುಂಪು ವಿಭಜನೆಗಳು (ಬಳಕೆದಾರರು, ಸಾಧನಗಳು, ರೋಗಿಗಳು)

ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ: ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು ವಿಭಜಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು (ಮಾಧ್ಯಮಗಳು, ಶಬ್ದಕೋಶಗಳು, ವರ್ಗ ನಕ್ಷೆಗಳಂತೆ) "ಕಲಿಯುತ್ತದೆ", ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಕಲಿಯಬೇಕು. [2]

ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಪ್ರಕಾರ AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಕೋಷ್ಟಕ, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು 🎛️

ನೀವು ಮಾದರಿಗೆ ಏನನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಆಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾ (ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು) 📊

ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಂತಗಳು:

• ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯ ತಂತ್ರ

• ವರ್ಗೀಕರಣ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ [1]

• ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು [1]

• ಹೊರಗಿನ ನಿರ್ವಹಣೆ (ಡೊಮೇನ್ ನಿಯಮಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ "ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್" ಅನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ)

• ಪಡೆದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಒಟ್ಟುಗೂಡುವಿಕೆಗಳು, ವಿಳಂಬಗಳು, ರೋಲಿಂಗ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು)

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆ: ಕಾಲಮ್ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ (ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ vs ವರ್ಗೀಯ vs ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು). ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವು ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾ (NLP) 📝

ಪಠ್ಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ಟೋಕನ್‌ಗಳು/ಉಪಪದಗಳಾಗಿ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್

• ಇನ್‌ಪುಟ್ ಐಡಿಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ

• ಪ್ಯಾಡಿಂಗ್/ಮೊಟಕುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ

• ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಗಮನ ಮುಖವಾಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು [3]

ನೋವನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಸಣ್ಣ ನಿಯಮ: ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನೈಜರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಕಾರಣವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಫ್ರೀಸ್ಟೈಲ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಫ್ರೀಸ್ಟೈಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ "ಇದು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅದು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ನೀವು ಹೇಗೆ ಹೇಳುತ್ತೀರಿ

ಚಿತ್ರಗಳು (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ) 🖼️

ವಿಶಿಷ್ಟ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ:

• ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ / ಸ್ಥಿರ ಆಕಾರಗಳಿಗೆ ಕ್ರಾಪ್ ಮಾಡಿ

• ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು

• ತರಬೇತಿ ವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು (ಉದಾ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬೆಳೆ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ) [4]

ಜನರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ವಿವರ: “ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು” ಕೇವಲ ಒಂದು ವೈಬ್ ಅಲ್ಲ - ಅವು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಕರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಾಗ ಅಕ್ಷರಶಃ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ, ನೀವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಲು ಮರೆತರೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಭಯಾನಕ. [4]

ಎಲ್ಲರೂ ಬೀಳುವ ಬಲೆಗೆ: ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ 🕳️🐍

ಸೋರಿಕೆ ಎಂದರೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯು ತರಬೇತಿಗೆ ನುಸುಳುವುದು - ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೂಲಕ. ಇದು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಿರಾಶೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೋರಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು:

• ಪೂರ್ಣ-ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ (ತರಬೇತಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ) [2]

• ರೈಲು+ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವರ್ಗದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು [2]

• ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು "ನೋಡುವ" ಯಾವುದೇ fit() ಅಥವಾ fit_transform() ಹಂತ [2]

ನಿಯಮ (ಸರಳ, ಕ್ರೂರ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ):

• ಫಿಟ್ ಸ್ಟೆಪ್ ಇರುವ ಯಾವುದೇ ಹೆಜ್ಜೆ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಫಿಟ್ ಆಗಿರಬೇಕು.

• ನಂತರ ನೀವು ಆ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಬಳಸಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ/ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೀರಿ . [2]

ಮತ್ತು ನೀವು "ಅದು ಎಷ್ಟು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿರಬಹುದು?" ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಗಟ್-ಚೆಕ್ ಮಾಡಿ: scikit-learn ನ ಸ್ವಂತ ದಾಖಲೆಗಳು ಸೋರಿಕೆ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕ್ರಮವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಗುರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸುಮಾರು 0.76 ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ - ನಂತರ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದ ನಂತರ ~ 0.5 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ . ತಪ್ಪು ಸೋರಿಕೆಯು ಹೇಗೆ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಹಾಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. [2]

ಯಾವುದೇ ಗೊಂದಲವಿಲ್ಲದೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು 🏗️

ಬಹಳಷ್ಟು ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದು ಮಾದರಿ "ಕೆಟ್ಟದು" ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಬದಲಾದ ಕಾರಣ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಬದಲಾದ ಕಾರಣ.

ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮನಸ್ಸಿನ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ಉಳಿಸಿದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು (ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು, ಸ್ಕೇಲರ್ ಪ್ಯಾರಾಮ್‌ಗಳು, ಟೋಕನೈಜರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್) ಆದ್ದರಿಂದ ನಿರ್ಣಯವು ಅದೇ ಕಲಿತ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ [2]

• ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು (ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು/ಪ್ರಕಾರಗಳು/ಶ್ರೇಣಿಗಳು)

• ಉತ್ಪಾದನಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಅಲೆದಾಡುವುದರಿಂದ, ಓರೆ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ [5]

ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: Google ನ Vertex AI ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ತರಬೇತಿ-ಸೇವೆಯ ಓರೆ (ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿತರಣೆಯು ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಅನುಮಾನದ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ (ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿತರಣೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ) ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಯ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೆರಡರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. [5]

ಏಕೆಂದರೆ ಅಚ್ಚರಿಗಳು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಮೋಜಿನ ರೀತಿಯದ್ದಲ್ಲ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ + ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪರಿಕರಗಳು (ಮತ್ತು ಅವು ಯಾರಿಗಾಗಿ) 🧰

(ಹೌದು, ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಿವೆ. ಆದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷ ಅದು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು 😅)

ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ 📌

ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು

• ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ (ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಘಟಕಗಳು, ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು)

• ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಕಲುಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ

• ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸಿ (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ / ಸಮಯಾಧಾರಿತ / ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ)

• ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಫಿಟ್ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ( ರೈಲಿನಲ್ಲಿ ಫಿಟ್ / ಫಿಟ್_ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ) [2]

• ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿ ಇದರಿಂದ ನಿರ್ಣಯವು ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು [2]

ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ

• ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ವಿಭಜನೆ ಮಾತ್ರ) [4]

• ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿ [4]

• ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ (ಏಕೆಂದರೆ ಅವು)

ನಿಯೋಜನೆಗೂ ಮುನ್ನ

• ನಿರ್ಣಯವು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ [2]

• ಡ್ರಿಫ್ಟ್/ಸ್ಕ್ಯೂ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ಮೂಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿತರಣಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಸಹ ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗುತ್ತವೆ) [5]

ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ: ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಪ್ಪುಗಳು (ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿಸುವುದು) 🧯

ತಪ್ಪು 1: “ನಾನು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬೇಗನೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ” 😵

ನೀವು ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಪ್ಯಾರಾಮ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದರೆ, ನೀವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೋರಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ರೈಲಿನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಿ, ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. [2]

ತಪ್ಪು 2: ವರ್ಗಗಳು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಿಲುಕುತ್ತಿವೆ 🧩

ನಿಮ್ಮ ವರ್ಗ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನದ ನಡುವೆ ಬದಲಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಓದಬಹುದು. ಉಳಿಸಿದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ಮೂಲಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. [2]

ತಪ್ಪು 3: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೃದ್ಧಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ನುಸುಳುವುದು 🎲

ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಅದ್ಭುತವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಅವು "ರಹಸ್ಯವಾಗಿ" ಆನ್ ಆಗಬಾರದು. (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಎಂದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ.) [4]

ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು 🧠✨

AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಗೊಂದಲಮಯ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಾದರಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಟೋಕನೈಸೇಶನ್, ಇಮೇಜ್ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು-ಮುಖ್ಯವಾಗಿ-ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

• ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಮಾಡಿ, ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. [2]

• ಮೊದಲು ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ ಮಾಡಿ, ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಫಿಟ್ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. [2]

• ವಿಧಾನ-ಸೂಕ್ತ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ (ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಟೋಕನೈಜರ್‌ಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗಳು). [3][4]

• ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಗೆ ಹೋಗದಂತೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಓರೆ/ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. [5]

ಮತ್ತು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ:
“ನಾನು ನಾಳೆ ಹೊಚ್ಚ ಹೊಸ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿದರೆ ಈ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವು ಇನ್ನೂ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆಯೇ?”
ಉತ್ತರ “ಉಹ್… ಬಹುಶಃ?” ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಸುಳಿವು 😬

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ಮಂಥನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಸೋರಿಕೆ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಸನ್ನಿವೇಶ

ಮುಂದಿನ 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ರದ್ದು ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಣ್ಣ SaaS ತಂಡವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅವರ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಮೂರು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ: ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ರಫ್ತುಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಬಳಕೆಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳು.

ಮಾದರಿಯ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೊಸ ತಿಂಗಳ ಗ್ರಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆ ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಲ್ಲ. ಇದು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಾಗಿದೆ.

ತಂಡವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬಳಸಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿತು, ರೈಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ವರ್ಗ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಿತು ಮತ್ತು ರದ್ದತಿಯ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಲಾದ ಬೆಂಬಲ-ಟಿಕೆಟ್ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸೋರಿಕೆ. ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದೆ, ಆದರೆ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. [2]

ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಏನು ಬೇಕು

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸೆಟಪ್ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ಸ್ಥಿರ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಕೀಮಾ: ಗ್ರಾಹಕ_ಐಡಿ, ಯೋಜನೆ_ಪ್ರಕಾರ, ಖಾತೆ_ವಯಸ್ಸು_ದಿನಗಳು, ಲಾಗಿನ್‌ಗಳು_30ಡಿ, ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳು_30ಡಿ, ಕೊನೆಯ_ಪಾವತಿ_ಸ್ಥಿತಿ, ಪ್ರದೇಶ

• ಜನವರಿ-ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅಕ್ಟೋಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತಹ ಸಮಯ ಆಧಾರಿತ ವಿಭಜನೆ

• ತರಬೇತಿ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ

• ತರಬೇತಿ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ವರ್ಗೀಕೃತ ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು

• ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಅದೇ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಉಳಿಸಲಾದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್

• ಕಾಣೆಯಾದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು, ಕಾಣದ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ

ಮೂಲ ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಮೊದಲು ವಿಭಜಿಸಿ, ನಂತರ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯವು ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಕಲಿಯಬೇಕು. [2]

ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ

ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಕ್ಕೆ ಇದನ್ನು ಕೆಲಸದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪವಾಗಿ ಬಳಸಿ:

ಗ್ರಾಹಕರ ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್, ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚರ್ನ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಕೇಲರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಯ ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ನಂತರ ಆ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿ ಇದರಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಯು ಒಂದೇ ಸ್ಕೀಮಾ, ವರ್ಗ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಕಾಣದ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯ ಮೊದಲು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ.

ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂಬುವ ಮೊದಲು, ಕೆಲವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ವಿಚಿತ್ರವಾದ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ:

• ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಯೋಜನಾ ಪ್ರಕಾರದ ಗ್ರಾಹಕರು

• ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಕೊನೆಯ_ಪಾವತಿ_ಸ್ಥಿತಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಸಾಲು

• 30 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ 10,000 ಲಾಗಿನ್‌ಗಳಂತಹ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು

• ತಪ್ಪಾದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ಶೈಲಿಯ ಫೈಲ್

• ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸದ ಭವಿಷ್ಯದ ತಿಂಗಳ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್

ನಂತರ ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:

• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಚಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

• ಅಪರಿಚಿತ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

• ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ ನಂತರ ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆಯೇ?

ಆ ಕೊನೆಯ ಅಂಶ ಮುಖ್ಯ. ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸ್ಕೋರ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಾಸನೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಪವಾಡವಲ್ಲ.

ಫಲಿತಾಂಶ

ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಐದು ಮಾದರಿ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ:

• ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ರಿಫ್ರೆಶ್‌ಗೆ 55 ನಿಮಿಷಗಳಿಂದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯವನ್ನು 8 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಕ್ರಮ ದೋಷಗಳು 5 ಪರೀಕ್ಷಾ ರಿಫ್ರೆಶ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 3 ದೋಷಗಳಿಂದ 5 ರಿಫ್ರೆಶ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 0 ದೋಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿದಿವೆ.

• ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ ನಂತರ ದೃಢೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯು 91% ರಿಂದ 74% ಕ್ಕೆ ಇಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಹೊಸ ತಿಂಗಳ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯು 62% ರಿಂದ 71% ಕ್ಕೆ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ.

• ತಂಡವು 6 ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ: ಕಾಣೆಯಾದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು, ಅಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಕಾಣದ ವರ್ಗಗಳು, ಶೂನ್ಯ-ದರ ಬದಲಾವಣೆ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ರೈಲು-ಸೇವೆ ಮಾಡುವ ಸ್ಕೀಮಾ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಈ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಮಾನದಂಡವಲ್ಲ. ಇವುಗಳು ಒಂದು ತಂಡವು ಸಮಯೋಚಿತ ರಿಫ್ರೆಶ್‌ಗಳು, ವಿಫಲ ರನ್‌ಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ತಿಂಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಸರಳವಾದ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಅಳತೆಗಳಾಗಿವೆ.

ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?

ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, “ಕೊನೆಯ ರದ್ದತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಇಮೇಲ್ ನಂತರದ ದಿನಗಳು” ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಆ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಆಂತರಿಕ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ನಂತರವೇ ಕಳುಹಿಸಿದರೆ, ಅದು ಭವಿಷ್ಯದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸೋರಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಇತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಲೆಗಳು:

• ಉಳಿಸಿದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಮರು-ಜೋಡಿಸುವುದು

• ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು

• ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯವು ಸಮಯ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದಾಗ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿಭಜನೆಯ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷೆ

• ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಿಡುವುದು ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿರುವುದು

• ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಮಾದರಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ

ಉತ್ತಮ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೆಟ್ಟ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮುರಿದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಧಾನವಾದ ಮೌನ ಡ್ರಿಫ್ಟ್‌ನಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಮಂಥನ ಮಾದರಿಗೆ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಅದೇ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಬರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಹಿಂದೆಂದೂ ನೋಡಿರದ ಒಂದು ತಿಂಗಳಿನಿಂದ ಡೇಟಾ ಬಂದಾಗ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ AI ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?

AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಹಂತಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಗದ್ದಲದ, ಹೆಚ್ಚಿನ-ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಸ್ಥಿರವಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿರ್ಣಯವು "ಒಂದೇ ರೀತಿಯ" ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ನಂತರ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಹೋಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಏಕೆ ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯ?

ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡಿದರೆ ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರಗೊಳಿಸಿದರೆ, ನೀವು ರೈಲು/ಸರ್ವ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಅದು ಆಫ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಬಲವಾದ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಲಿಕೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಸ್ಪಾಗೆಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಿಚ್ಚುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?

ಒಂದು ಸರಳ ನಿಯಮ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಫಿಟ್ ಸ್ಟೆಪ್ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಮಾತ್ರ ಫಿಟ್ ಆಗಿರಬೇಕು. ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳು, ವರ್ಗ ನಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಶಬ್ದಕೋಶಗಳಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸ್ಕೇಲರ್‌ಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸರ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ನೀವು ಮೊದಲು ವಿಭಜಿಸಿ, ತರಬೇತಿ ವಿಭಜನೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಿ, ನಂತರ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಬಳಸಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ/ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಸೋರಿಕೆಯು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು "ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ" ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಉತ್ಪಾದನಾ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ.

ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಗಳು ಯಾವುವು?

ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ (ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು), ವರ್ಗೀಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (ಒಂದು-ಹಾಟ್ ಅಥವಾ ಆರ್ಡಿನಲ್), ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ (ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ-ಗರಿಷ್ಠ) ಸೇರಿವೆ. ಅನೇಕ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಅನುಪಾತಗಳು, ರೋಲಿಂಗ್ ವಿಂಡೋಗಳು ಅಥವಾ ಎಣಿಕೆಗಳಂತಹ ಡೊಮೇನ್-ಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಲು ಕಾಲಮ್ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ (ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ vs ವರ್ಗೀಯ vs ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು).

ಪಠ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಪಠ್ಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳು/ಸಬ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಐಡಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ಯಾಡಿಂಗ್/ಟ್ರಿಂಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ಐಡಿಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಗಮನ ಮುಖವಾಡವನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ಟೋಕನೈಸರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು "ಇದು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನೈಸರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮಾಡುವುದರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವಿಕೆ/ಬೆಳೆಸುವಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಡುವಿನ ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಭಜನೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ, ರೂಪಾಂತರಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರಬೇಕು ಆದ್ದರಿಂದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ತರಬೇತಿಗಾಗಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವರ್ಧನೆ (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬೆಳೆಗಳಂತೆ) ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ವಿಭಜನೆಗೆ ಸ್ಕೋಪ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಬಿಡಬಾರದು.

ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು "ಉತ್ತಮ"ವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು?

ಉತ್ತಮ AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ, ಸೋರಿಕೆ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದದ್ದು. ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಎಂದರೆ ಅದೇ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅದೇ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ವರ್ಧನೆಯಾಗದ ಹೊರತು. ಸೋರಿಕೆ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಎಂದರೆ ಫಿಟ್ ಹಂತಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ/ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮುಟ್ಟುವುದಿಲ್ಲ. ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಎಂದರೆ ನೀವು ಕಾಣೆಯಾಗುವಿಕೆ, ವರ್ಗ ಎಣಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿತರಣೆಗಳಂತಹ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಆದ್ದರಿಂದ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಕರುಳು-ಭಾವನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿಲ್ಲ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಆಡ್-ಹಾಕ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ?

ನಿರ್ಣಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿತ ಅದೇ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ: ಸ್ಕೇಲರ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಜರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು. ಉತ್ಪಾದನಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಮೌನವಾಗಿ ಅಮಾನ್ಯ ಆಕಾರಗಳಿಗೆ ಚಲಿಸದಂತೆ ನೀವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು (ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು, ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಗಳು) ಸಹ ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಸ್ಥಿರತೆ ಎಂದರೆ "ಒಂದೇ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ" ಅಲ್ಲ - ಇದು "ಒಂದೇ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ."

ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕೆವ್‌ನಂತಹ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು?

ಘನ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ಉತ್ಪಾದನಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ-ಸೇವೆಯ ಓರೆ (ಉತ್ಪಾದನೆಯು ತರಬೇತಿಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಅನುಮಾನದ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ (ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳು) ಕುರಿತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಹಗುರವಾಗಿರಬಹುದು (ಮೂಲ ವಿತರಣಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು) ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು (ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್‌ನಂತೆ). ಇನ್‌ಪುಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹಿಡಿಯುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ - ಅವು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿಧಾನವಾಗಿ ನಾಶಮಾಡುವ ಮೊದಲು.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

[1] scikit-learn API: sklearn.preprocessing (ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು, ಸ್ಕೇಲರ್‌ಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ)
[2] scikit-learn: ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು - ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ
[3] ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳ ಡಾಕ್ಸ್: ಟೋಕನೈಜರ್‌ಗಳು (ಇನ್‌ಪುಟ್ ಐಡಿಗಳು, ಗಮನ ಮುಖವಾಡಗಳು)
[4] PyTorch Torchvision ಡಾಕ್ಸ್: ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು (ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವಿಕೆ/ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ + ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು)
[5] Google Cloud Vertex AI ಡಾಕ್ಸ್: ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅವಲೋಕನ (ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸ್ಕೇ ಮತ್ತು ಡ್ರಿಫ್ಟ್)

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ