AI પ્રીપ્રોસેસિંગ એ બધું છે જે તમે તાલીમ પહેલાં (અને ક્યારેક દરમિયાન) કાચા ડેટા પર કરો છો જેથી મોડેલ ખરેખર તેમાંથી શીખી શકે. ફક્ત "સફાઈ" જ નહીં. તે ડેટાને સાફ કરવા, આકાર આપવા, સ્કેલિંગ કરવા, એન્કોડિંગ કરવા, વધારવા અને પેકેજિંગ કરવા માટે છે જે પછીથી તમારા મોડેલને શાંતિથી ટ્રિપર નહીં કરે. [1]
આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:
🔗 વાસ્તવિક દુનિયાના પ્રદર્શન માટે AI મોડેલ્સનું પરીક્ષણ કેવી રીતે કરવું
ચોકસાઈ, મજબૂતાઈ અને પૂર્વગ્રહનું ઝડપથી મૂલ્યાંકન કરવા માટેની વ્યવહારુ પદ્ધતિઓ.
🔗 શું ટેક્સ્ટ-ટુ-સ્પીચ AI છે અને તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
TTS ની મૂળભૂત બાબતો, મુખ્ય ઉપયોગો અને આજની સામાન્ય મર્યાદાઓ સમજાવે છે.
🔗 શું આજે AI કર્સિવ હેન્ડરાઇટિંગ સચોટ રીતે વાંચી શકે છે?
ઓળખ પડકારો, શ્રેષ્ઠ સાધનો અને ચોકસાઈ ટિપ્સ આવરી લે છે.
🔗 સામાન્ય કાર્યોમાં AI કેટલું સચોટ છે?
ચોકસાઈ પરિબળો, બેન્ચમાર્ક અને વાસ્તવિક દુનિયાની વિશ્વસનીયતાને તોડે છે.
સરળ ભાષામાં AI પ્રીપ્રોસેસિંગ (અને તે શું નથી) 🤝
AI પ્રીપ્રોસેસિંગ એ કાચા ઇનપુટ્સ (કોષ્ટકો, ટેક્સ્ટ, છબીઓ, લોગ) ને મોડેલ-તૈયાર સુવિધાઓમાં રૂપાંતરિત કરવાનું છે. જો કાચા ડેટા એક અવ્યવસ્થિત ગેરેજ છે, તો પ્રીપ્રોસેસિંગ એ છે કે તમે બોક્સને લેબલ કરો છો, તૂટેલા કચરાને ફેંકી દો છો અને વસ્તુઓને સ્ટેક કરો છો જેથી તમે ખરેખર ઈજા વિના ચાલી શકો.
તે મોડેલ પોતે નથી. તે તે વસ્તુ છે જે મોડેલને શક્ય બનાવે છે:
-
શ્રેણીઓને સંખ્યામાં રૂપાંતરિત કરવી (એક-ગરમ, ક્રમાંક, વગેરે) [1]
-
મોટી સંખ્યાત્મક શ્રેણીઓને સેન રેન્જમાં સ્કેલિંગ (માનકીકરણ, ન્યૂનતમ-મહત્તમ, વગેરે) [1]
-
ઇનપુટ ID માં ટેક્સ્ટનું ટોકનાઇઝેશન (અને સામાન્ય રીતે ધ્યાન માસ્ક) [3]
-
છબીઓનું કદ બદલવું/કાપવું અને નિર્ણાયક વિરુદ્ધ રેન્ડમ ટ્રાન્સફોર્મ્સને યોગ્ય રીતે લાગુ કરવું [4]
-
તાલીમ અને "વાસ્તવિક જીવન" ઇનપુટ્સ સૂક્ષ્મ રીતે અલગ ન થાય તે માટે પુનરાવર્તિત પાઇપલાઇન્સ બનાવવી [2]
એક નાની વ્યવહારુ નોંધ: "પ્રીપ્રોસેસિંગ" માં મોડેલ ઇનપુટ જુએ તે પહેલાં જે પણ સતત થાય છે તેનો . કેટલીક ટીમો આને "ફીચર એન્જિનિયરિંગ" વિરુદ્ધ "ડેટા ક્લિનિંગ" માં વિભાજિત કરે છે, પરંતુ વાસ્તવિક જીવનમાં તે રેખાઓ ઝાંખી પડી જાય છે.
લોકો સ્વીકારે છે તેના કરતાં AI પ્રીપ્રોસેસિંગ કેમ વધુ મહત્વનું છે 😬
મોડેલ એક પેટર્ન-મેચર છે, મન વાંચનાર નથી. જો તમારા ઇનપુટ્સ અસંગત હોય, તો મોડેલ અસંગત નિયમો શીખે છે. તે દાર્શનિક નથી, તે પીડાદાયક રીતે શાબ્દિક છે.
પ્રીપ્રોસેસિંગ તમને મદદ કરે છે:
-
અંદાજકર્તાઓ વિશ્વસનીય રીતે ઉપયોગ કરી શકે તેવા પ્રતિનિધિત્વમાં સુવિધાઓ મૂકીને શીખવાની સ્થિરતામાં સુધારો કરો
-
અવાજ ઓછો કરો કે જેમાંથી મોડેલ સામાન્યીકરણ કરી શકે (અજીબ કલાકૃતિઓ યાદ રાખવાને બદલે).
-
લિકેજ અને ટ્રેન/સર્વિસ મિસમેચ (જે પ્રકારનું વેલિડેશનમાં "અદ્ભુત" દેખાય છે અને પછી ઉત્પાદનમાં ફેસપ્લાન્ટ્સ) જેવા સાયલન્ટ ફેલ્યોર મોડ્સને અટકાવો
-
પુનરાવર્તન ઝડપી બનાવો કારણ કે પુનરાવર્તિત પરિવર્તન અઠવાડિયાના દરેક દિવસે નોટબુક સ્પાઘેટ્ટીને હરાવે છે.
ઉપરાંત, અહીંથી જ ઘણું બધું "મોડેલ પર્ફોર્મન્સ" આવે છે. જેમ કે... આશ્ચર્યજનક રીતે ઘણું બધું. ક્યારેક તે અન્યાયી લાગે છે, પણ તે વાસ્તવિકતા છે 🙃
સારી AI પ્રીપ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન શું બનાવે છે ✅
પ્રીપ્રોસેસિંગના "સારા સંસ્કરણ" માં સામાન્ય રીતે આ ગુણો હોય છે:
-
પુનઃઉત્પાદનક્ષમ : સમાન ઇનપુટ → સમાન આઉટપુટ (કોઈ રહસ્યમય રેન્ડમનેસ નથી સિવાય કે તે ઇરાદાપૂર્વક વધારો હોય).
-
ટ્રેન-સેવા સુસંગતતા : તાલીમ સમયે તમે જે કંઈ કરો છો તે અનુમાન સમયે સમાન રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે (સમાન ફીટ કરેલા પરિમાણો, સમાન શ્રેણી નકશા, સમાન ટોકનાઇઝર રૂપરેખા, વગેરે). [2]
-
લીકેજ-સેફ : મૂલ્યાંકન/પરીક્ષણમાં કંઈપણ કોઈપણ
ફિટસ્ટેપને પ્રભાવિત કરતું નથી. (આ ટ્રેપ વિશે થોડી વારમાં વધુ.) [2] -
અવલોકનક્ષમ : તમે શું બદલાયું છે તેનું નિરીક્ષણ કરી શકો છો (સુવિધાના આંકડા, ગુમ થયેલતા, શ્રેણી ગણતરીઓ) તેથી ડિબગીંગ વાઇબ્સ-આધારિત એન્જિનિયરિંગ નથી.
જો તમારી પ્રીપ્રોસેસિંગ નોટબુક સેલનો ઢગલો છે જેને final_v7_really_final_ok ... તો તમે જાણો છો કે તે કેવી રીતે છે. તે ત્યાં સુધી કામ કરે છે જ્યાં સુધી તે કામ ન કરે 😬
AI પ્રીપ્રોસેસિંગના મુખ્ય ઘટકો 🧱
પ્રીપ્રોસેસિંગને પાઇપલાઇનમાં જોડતા બિલ્ડીંગ બ્લોક્સના સમૂહ તરીકે વિચારો.
૧) સફાઈ અને માન્યતા 🧼
લાક્ષણિક કાર્યો:
-
ડુપ્લિકેટ્સ દૂર કરો
-
ખૂટતા મૂલ્યોને હેન્ડલ કરો (છોડો, આરોપિત કરો, અથવા ગુમતાને સ્પષ્ટ રીતે રજૂ કરો)
-
પ્રકારો, એકમો અને શ્રેણીઓનો અમલ કરો
-
ખોટા ઇનપુટ્સ શોધો
-
ટેક્સ્ટ ફોર્મેટને માનક બનાવો (વ્હાઇટસ્પેસ, કેસીંગ નિયમો, યુનિકોડ ક્વિર્ક)
આ ભાગ આકર્ષક નથી, પણ તે અત્યંત મૂર્ખ ભૂલોને અટકાવે છે. હું પ્રેમથી કહું છું.
૨) વર્ગીકૃત ડેટાને એન્કોડિંગ 🔤
"red" અથવા "premium_user" જેવા કાચા શબ્દમાળાઓનો સીધો ઉપયોગ કરી શકતા નથી .
સામાન્ય અભિગમો:
-
એક-ગરમ એન્કોડિંગ (શ્રેણી → બાઈનરી કૉલમ) [1]
-
ઓર્ડિનલ એન્કોડિંગ (શ્રેણી → પૂર્ણાંક ID) [1]
મુખ્ય વાત એ નથી કયો એન્કોડર પસંદ કરો છો - તે એ છે કે મેપિંગ સુસંગત રહે છે અને તાલીમ અને અનુમાન વચ્ચે "આકાર બદલતું નથી". આ રીતે તમને એક મોડેલ મળે છે જે ઑફલાઇન સારું દેખાય છે અને ઑનલાઇન ભૂતિયા રીતે કાર્ય કરે છે. [2]
૩) ફીચર સ્કેલિંગ અને નોર્મલાઇઝેશન 📏
જ્યારે સુવિધાઓ ખૂબ જ અલગ રેન્જમાં રહે છે ત્યારે સ્કેલિંગ મહત્વપૂર્ણ છે.
બે ક્લાસિક:
-
માનકીકરણ : સરેરાશ દૂર કરો અને એકમ ભિન્નતા સુધી માપો [1]
-
ન્યૂનતમ-મહત્તમ સ્કેલિંગ : દરેક સુવિધાને ચોક્કસ શ્રેણીમાં સ્કેલ કરો [1]
જ્યારે તમે એવા મોડેલોનો ઉપયોગ કરી રહ્યા હોવ જે "મોટાભાગે સામનો કરે છે", ત્યારે સ્કેલિંગ ઘણીવાર પાઇપલાઇન્સને તર્ક કરવાનું સરળ બનાવે છે - અને આકસ્મિક રીતે તૂટવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે.
૪) ફીચર એન્જિનિયરિંગ (ઉર્ફે ઉપયોગી છેતરપિંડી) 🧪
આ તે જગ્યા છે જ્યાં તમે વધુ સારા સિગ્નલો બનાવીને મોડેલનું કામ સરળ બનાવો છો:
-
ગુણોત્તર (ક્લિક્સ / છાપ)
-
બારીઓ ફેરવાઈ રહી છે (છેલ્લા N દિવસ)
-
ગણતરીઓ (વપરાશકર્તા દીઠ ઇવેન્ટ્સ)
-
હેવી-ટેલ્ડ ડિસ્ટ્રિબ્યુશન માટે લોગ ટ્રાન્સફોર્મ્સ
અહીં એક કળા છે. ક્યારેક તમે કોઈ ફીચર બનાવો છો, ગર્વ અનુભવો છો... અને તે કંઈ કરતું નથી. અથવા તો ખરાબ, તે દુઃખદાયક છે. તે સામાન્ય છે. ફીચર સાથે ભાવનાત્મક રીતે જોડાઓ નહીં - તેઓ તમને પાછા પ્રેમ કરતા નથી 😅
૫) ડેટાને યોગ્ય રીતે વિભાજીત કરવો ✂️
આ સ્પષ્ટ લાગે છે જ્યાં સુધી તે ન હોય:
-
iid ડેટા માટે રેન્ડમ સ્પ્લિટ્સ
-
સમય શ્રેણી માટે સમય-આધારિત વિભાજન
-
જ્યારે એન્ટિટી પુનરાવર્તિત થાય છે ત્યારે જૂથબદ્ધ વિભાજન (વપરાશકર્તાઓ, ઉપકરણો, દર્દીઓ)
અને મહત્વપૂર્ણ: ડેટામાંથી શીખતી પ્રીપ્રોસેસિંગ ફિટ કરતા પહેલા વિભાજીત કરો . જો તમારું પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલું પરિમાણો (જેમ કે માધ્યમ, શબ્દભંડોળ, શ્રેણી નકશા) "શીખે છે", તો તેને ફક્ત તાલીમમાંથી જ શીખવું જોઈએ. [2]
ડેટા પ્રકાર દ્વારા AI પ્રીપ્રોસેસિંગ: ટેબ્યુલર, ટેક્સ્ટ, છબીઓ 🎛️
તમે મોડેલને શું ખવડાવશો તેના આધારે પ્રીપ્રોસેસિંગ આકારમાં ફેરફાર કરે છે.
ટેબ્યુલર ડેટા (સ્પ્રેડશીટ્સ, લોગ્સ, ડેટાબેઝ) 📊
સામાન્ય પગલાં:
-
ખૂટતા મૂલ્યની વ્યૂહરચના
-
વર્ગીકૃત એન્કોડિંગ [1]
-
આંકડાકીય સ્તંભોને સ્કેલિંગ કરવું [1]
-
આઉટલાયર હેન્ડલિંગ (ડોમેન નિયમો મોટાભાગે "રેન્ડમ ક્લિપિંગ" ને હરાવે છે)
-
વ્યુત્પન્ન સુવિધાઓ (એકત્રીકરણ, લેગ્સ, રોલિંગ આંકડા)
વ્યવહારુ સલાહ: કૉલમ જૂથોને સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરો (સંખ્યાત્મક વિરુદ્ધ શ્રેણીબદ્ધ વિરુદ્ધ ઓળખકર્તા). તમારું ભવિષ્ય સ્વયં તમારો આભાર માનશે.
ટેક્સ્ટ ડેટા (NLP) 📝
ટેક્સ્ટ પ્રીપ્રોસેસિંગમાં ઘણીવાર શામેલ હોય છે:
-
ટોકન/સબવર્ડ્સમાં ટોકનાઇઝેશન
-
ઇનપુટ ID માં રૂપાંતર
-
ગાદી/કાપણી
-
ધ્યાન માસ્ક બનાવવા [3]
પીડા બચાવતો નાનો નિયમ: ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત સેટઅપ્સ માટે, મોડેલની અપેક્ષિત ટોકનાઇઝર સેટિંગ્સને અનુસરો અને જ્યાં સુધી તમારી પાસે કોઈ કારણ ન હોય ત્યાં સુધી ફ્રીસ્ટાઇલ ન કરો. ફ્રીસ્ટાઇલિંગ એ છે કે તમને "તે તાલીમ આપે છે પણ તે વિચિત્ર છે" સાથે અંત આવે છે
છબીઓ (કમ્પ્યુટર વિઝન) 🖼️
લાક્ષણિક પ્રીપ્રોસેસિંગ:
-
સુસંગત આકારોમાં કદ બદલો / કાપો
-
મૂલ્યાંકન માટે નિર્ણાયક પરિવર્તનો
-
તાલીમ વૃદ્ધિ માટે રેન્ડમ ટ્રાન્સફોર્મ્સ (દા.ત., રેન્ડમ ક્રોપિંગ) [4]
લોકો એક વિગત ચૂકી જાય છે: "રેન્ડમ ટ્રાન્સફોર્મ્સ" ફક્ત એક વાઇબ નથી - તેઓ દરેક વખતે જ્યારે તેમને બોલાવવામાં આવે છે ત્યારે શાબ્દિક રીતે પરિમાણોનું નમૂના લે છે. તાલીમ વિવિધતા માટે ઉત્તમ, જો તમે રેન્ડમનેસ બંધ કરવાનું ભૂલી જાઓ છો તો મૂલ્યાંકન માટે ભયંકર. [4]
દરેક વ્યક્તિ જે જાળમાં ફસાઈ જાય છે: ડેટા લીકેજ 🕳️🐍
લીકેજ એ છે જ્યારે મૂલ્યાંકન ડેટામાંથી માહિતી તાલીમમાં ઘૂસી જાય છે - ઘણીવાર પ્રીપ્રોસેસિંગ દ્વારા. તે માન્યતા દરમિયાન તમારા મોડેલને જાદુઈ બનાવી શકે છે, પછી વાસ્તવિક દુનિયામાં તમને નિરાશ કરી શકે છે.
સામાન્ય લિકેજ પેટર્ન:
-
પૂર્ણ-ડેટાસેટ આંકડાઓનો ઉપયોગ કરીને સ્કેલિંગ (માત્ર તાલીમને બદલે) [2]
-
ટ્રેન+ટેસ્ટનો ઉપયોગ કરીને શ્રેણી નકશા બનાવવા [2]
-
કોઈપણ
fit()અથવાfit_transform()પગલું જે ટેસ્ટ સેટને "જુએ છે" [2]
અંગૂઠાનો નિયમ (સરળ, ક્રૂર, અસરકારક):
-
ફિટ કોઈપણ વસ્તુ ફક્ત તાલીમ દરમિયાન જ ફિટ હોવી જોઈએ.
-
પછી તમે રૂપાંતર કરો છો . [2]
અને જો તમે "કેટલું ખરાબ હોઈ શકે છે?" જાણવા માંગતા હોવ તો ગટ-ચેક: સાયકિટ-લર્નના પોતાના દસ્તાવેજો એક લીકેજ ઉદાહરણ બતાવે છે જ્યાં ખોટો પ્રીપ્રોસેસિંગ ઓર્ડર 0.76 - પછી લીકેજ ઠીક થઈ ગયા પછી તે ~ 0.5 છે. ખાતરીપૂર્વક ખોટું લીકેજ આ રીતે દેખાઈ શકે છે. [2]
અંધાધૂંધી વિના ઉત્પાદનમાં પ્રી-પ્રોસેસિંગ શરૂ કરવું 🏗️
ઘણા મોડેલો ઉત્પાદનમાં નિષ્ફળ જાય છે કારણ કે મોડેલ "ખરાબ" છે, પરંતુ ઇનપુટ વાસ્તવિકતા બદલાય છે - અથવા તમારી પાઇપલાઇન કરે છે.
ઉત્પાદન-લક્ષી પૂર્વ-પ્રક્રિયામાં સામાન્ય રીતે શામેલ હોય છે:
-
સાચવેલા આર્ટિફેક્ટ્સ (એન્કોડર મેપિંગ્સ, સ્કેલર પેરામીટર્સ, ટોકનાઇઝર રૂપરેખા) જેથી અનુમાન બરાબર એ જ શીખેલા ટ્રાન્સફોર્મ્સનો ઉપયોગ કરે છે [2]
-
કડક ઇનપુટ કરાર (અપેક્ષિત કૉલમ/પ્રકારો/શ્રેણીઓ)
-
સ્ક્યુ અને ડ્રિફ્ટ માટે દેખરેખ , કારણ કે ઉત્પાદન ડેટા ભટકશે [5]
જો તમને ચોક્કસ વ્યાખ્યાઓ જોઈતી હોય તો: Google નું Vertex AI મોડેલ મોનિટરિંગ તાલીમ-સેવા આપતી સ્ક્યુ (ઉત્પાદન વિતરણ તાલીમથી વિચલિત થાય છે) અને અનુમાન ડ્રિફ્ટ (સમય જતાં ઉત્પાદન વિતરણમાં ફેરફાર) ને અલગ પાડે છે, અને વર્ગીકૃત અને સંખ્યાત્મક બંને સુવિધાઓ માટે દેખરેખને સમર્થન આપે છે. [5]
કારણ કે સરપ્રાઇઝ મોંઘા હોય છે. અને મજાના પ્રકારનું નહીં.
સરખામણી કોષ્ટક: સામાન્ય પ્રીપ્રોસેસિંગ + મોનિટરિંગ ટૂલ્સ (અને તે કોના માટે છે) 🧰
| સાધન / પુસ્તકાલય | માટે શ્રેષ્ઠ | કિંમત | તે કેમ કામ કરે છે (અને થોડી પ્રમાણિકતા) |
|---|---|---|---|
| સાયકિટ-લર્ન પ્રીપ્રોસેસિંગ | ટેબ્યુલર ML પાઇપલાઇન્સ | મફત | સોલિડ એન્કોડર્સ + સ્કેલર (વનહોટએન્કોડર, સ્ટાન્ડર્ડસ્કેલર, વગેરે) અને અનુમાનિત વર્તન [1] |
| આલિંગન ચહેરો ટોકનાઇઝર્સ | NLP ઇનપુટ તૈયારી | મફત | રન/મોડેલોમાં સતત ઇનપુટ ID + ધ્યાન માસ્ક ઉત્પન્ન કરે છે [3] |
| ટોર્ચવિઝન ટ્રાન્સફોર્મ્સ | દ્રષ્ટિ પરિવર્તન + વૃદ્ધિ | મફત | એક પાઇપલાઇનમાં નિર્ણાયક અને રેન્ડમ ટ્રાન્સફોર્મ્સને મિશ્રિત કરવાની સ્વચ્છ રીત [4] |
| વર્ટીક્સ એઆઈ મોડેલ મોનિટરિંગ | ઉત્પાદનમાં ડ્રિફ્ટ/સ્ક્યુ શોધ | ચૂકવેલ (ક્લાઉડ) | મોનિટરમાં સ્ક્યુ/ડ્રિફ્ટ અને થ્રેશોલ્ડ ઓળંગાઈ જાય ત્યારે ચેતવણીઓ આપવામાં આવે છે [5] |
(હા, ટેબલ પર હજુ પણ મંતવ્યો છે. પણ ઓછામાં ઓછું તે પ્રામાણિક મંતવ્યો છે 😅)
એક વ્યવહારુ પ્રીપ્રોસેસિંગ ચેકલિસ્ટ જેનો તમે ખરેખર ઉપયોગ કરી શકો છો 📌
તાલીમ પહેલાં
-
ઇનપુટ સ્કીમા વ્યાખ્યાયિત કરો (પ્રકારો, એકમો, માન્ય શ્રેણીઓ)
-
ખૂટતા મૂલ્યો અને ડુપ્લિકેટનું ઑડિટ કરો
-
ડેટાને યોગ્ય રીતે વિભાજીત કરો (રેન્ડમ / સમય-આધારિત / જૂથબદ્ધ)
-
ફક્ત તાલીમ પર ફિટ પ્રીપ્રોસેસિંગ (
ફિટ/ફિટ_ટ્રાન્સફોર્મટ્રેનમાં રહે છે) [2] -
પ્રીપ્રોસેસિંગ આર્ટિફેક્ટ્સ સાચવો જેથી અનુમાન તેનો ફરીથી ઉપયોગ કરી શકે [2]
તાલીમ દરમિયાન
-
જ્યાં યોગ્ય હોય ત્યાં જ રેન્ડમ ઓગ્મેન્ટેશન લાગુ કરો (સામાન્ય રીતે તાલીમ ફક્ત વિભાજીત કરો) [4]
-
મૂલ્યાંકન પૂર્વ-પ્રોસેસિંગને નિર્ણાયક રાખો [4]
-
મોડેલ ફેરફારો જેવા પ્રીપ્રોસેસિંગ ફેરફારોને ટ્રૅક કરો (કારણ કે તે છે)
જમાવટ પહેલાં
-
ખાતરી કરો કે અનુમાન સમાન પ્રીપ્રોસેસિંગ પાથ અને આર્ટિફેક્ટ્સનો ઉપયોગ કરે છે [2]
-
ડ્રિફ્ટ/સ્ક્યુ મોનિટરિંગ સેટ કરો (મૂળભૂત સુવિધા વિતરણ તપાસ પણ ઘણી આગળ વધે છે) [5]
ઊંડાણપૂર્વક તપાસ: પ્રી-પ્રોસેસિંગની સામાન્ય ભૂલો (અને તેમને કેવી રીતે ટાળવી) 🧯
ભૂલ ૧: “હું ઝડપથી બધું સામાન્ય કરીશ” 😵
જો તમે સંપૂર્ણ ડેટાસેટ પર સ્કેલિંગ પરિમાણોની ગણતરી કરો છો, તો તમે મૂલ્યાંકન માહિતી લીક કરી રહ્યા છો. ટ્રેન પર ફિટ કરો, બાકીનાને રૂપાંતરિત કરો. [2]
ભૂલ ૨: અરાજકતામાં ફસાઈ રહેલી શ્રેણીઓ 🧩
જો તમારું કેટેગરી મેપિંગ તાલીમ અને અનુમાન વચ્ચે બદલાય છે, તો તમારું મોડેલ શાંતિથી વિશ્વને ખોટી રીતે વાંચી શકે છે. સાચવેલા આર્ટિફેક્ટ્સ દ્વારા મેપિંગને ઠીક રાખો. [2]
ભૂલ ૩: મૂલ્યાંકનમાં રેન્ડમ વધારો 🎲
તાલીમમાં રેન્ડમ ટ્રાન્સફોર્મ્સ અદ્ભુત હોય છે, પરંતુ જ્યારે તમે પ્રદર્શન માપવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા હોવ ત્યારે તે "ગુપ્ત રીતે ચાલુ" ન હોવા જોઈએ. (રેન્ડમ એટલે રેન્ડમ.) [4]
અંતિમ ટિપ્પણી 🧠✨
AI પ્રીપ્રોસેસિંગ એ અવ્યવસ્થિત વાસ્તવિકતાને સુસંગત મોડેલ ઇનપુટ્સમાં ફેરવવાની શિસ્તબદ્ધ કળા છે. તે સફાઈ, એન્કોડિંગ, સ્કેલિંગ, ટોકનાઇઝેશન, ઇમેજ ટ્રાન્સફોર્મ્સ અને - સૌથી અગત્યનું - પુનરાવર્તિત પાઇપલાઇન્સ અને આર્ટિફેક્ટ્સને આવરી લે છે.
-
પ્રીપ્રોસેસિંગ ઇરાદાપૂર્વક કરો, આકસ્મિક રીતે નહીં. [2]
-
પહેલા વિભાજીત કરો, ફક્ત તાલીમ પર જ ફિટ ટ્રાન્સફોર્મ્સ, લીકેજ ટાળો. [2]
-
મોડલિટી-યોગ્ય પ્રીપ્રોસેસિંગનો ઉપયોગ કરો (ટેક્સ્ટ માટે ટોકનાઇઝર્સ, છબીઓ માટે ટ્રાન્સફોર્મ્સ). [3][4]
-
ઉત્પાદન ત્રાંસી/ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ કરો જેથી તમારું મોડેલ ધીમે ધીમે બકવાસ તરફ ન વળે. [5]
અને જો તમે ક્યારેય અટવાઈ જાઓ છો, તો તમારી જાતને પૂછો:
"જો હું કાલે નવા ડેટા પર આ પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલું ચલાવું તો શું તે હજુ પણ અર્થપૂર્ણ રહેશે?"
જો જવાબ "ઉહ... કદાચ?" હોય, તો તે તમારો સંકેત છે 😬
સંદર્ભ
[1] scikit-learn API:
sklearn.preprocessing (એન્કોડર્સ, સ્કેલર, નોર્મલાઇઝેશન) [2] scikit-learn: સામાન્ય મુશ્કેલીઓ - ડેટા લીકેજ અને તેનાથી કેવી રીતે બચવું
[3] હગિંગ ફેસ ટ્રાન્સફોર્મર્સ દસ્તાવેજો: ટોકનાઇઝર્સ (ઇનપુટ ID, ધ્યાન માસ્ક)
[4] PyTorch Torchvision દસ્તાવેજો: ટ્રાન્સફોર્મ્સ (રાઇઝ/નોર્મલાઇઝ + રેન્ડમ ટ્રાન્સફોર્મ્સ)
[5] Google Cloud Vertex AI દસ્તાવેજો: મોડેલ મોનિટરિંગ ઓવરવ્યૂ (ફીચર સ્ક્યુ અને ડ્રિફ્ટ)