ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗ്

ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗ് എന്നത് ഒരു ഇൻപുട്ട് ഫീച്ചറിനുള്ളിലെ മൂല്യങ്ങളുടെ ശ്രേണി സാധാരണ നിലയിലാക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രീപ്രോസസിംഗ് ടെക്നിക്കാണ്. 0-നും 1-നും ഇടയിലുള്ള മൂല്യങ്ങളുള്ള എല്ലാ ഇൻപുട്ട് വേരിയബിളുകളും ഒരേ സ്കെയിലിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റ നോർമലൈസേഷനാണ് ഇത്. എല്ലാ പാരാമീറ്ററുകളും ഒരേ സ്കെയിലിൽ നിലനിൽക്കുമ്പോൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ നന്നായി പഠിക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണ്.

ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗിനെ ചിലപ്പോൾ "ഡാറ്റ നോർമലൈസേഷൻ" അല്ലെങ്കിൽ "സ്കെയിലിംഗ്" എന്നും വിളിക്കാറുണ്ട്. ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങളെ അവയുടെ യഥാർത്ഥ ശ്രേണിയിൽ നിന്ന് (അതായത് 0-255) ഒരു പുതിയ ശ്രേണിയിലേക്ക് (അതായത് 0-1) രൂപാന്തരപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ടാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഈ പ്രക്രിയ ഉയരം, വീതി, നീളം മുതലായവ പോലുള്ള സവിശേഷതകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ എല്ലാ സവിശേഷതകളും തുല്യ പ്രാധാന്യമുള്ളതും മോഡലിന് അവയെ മികച്ച രീതിയിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയും.

സ്കെയിലിംഗിന്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ രീതികൾ മിനി-മാക്സ് സ്കെയിലിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ (z-സ്കോർ) ആണ്. Min-max സ്കെയിലിംഗ് എല്ലാ മൂല്യങ്ങളെയും ഒരു നിശ്ചിത പരിധിക്കുള്ളിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, സാധാരണയായി 0-1. മിനിമം-മാക്സിനുള്ള പരിവർത്തന ഫോർമുല ഇതാണ്:

X_scaled = (X – Xmin)/(Xmax – Xmin)

സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ, മറുവശത്ത്, ശരാശരി പൂജ്യമായും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഒന്നായും ഡാറ്റ പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷന്റെ പരിവർത്തന ഫോർമുല ഇതാണ്:

X_scaled = (X – μ)/σ

ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന്റെ പരിശീലനത്തിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ് ഘട്ടത്തിൽ സ്കെയിലിംഗ് പലപ്പോഴും പ്രയോഗിക്കാറുണ്ട്. കാരണം, ചില മോഡലുകൾ ഒന്നുകിൽ ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗിനോട് സെൻസിറ്റീവ് ആയിരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ ഫീച്ചറുകൾ ഒരു നിശ്ചിത ശ്രേണിയിലായിരിക്കുന്നതിന് ഇൻപുട്ട് ആവശ്യകതകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം. കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കാൻ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് ചില അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും സ്കെയിലിംഗ് സഹായിക്കും.

ഇൻപുട്ടുകളിൽ ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗ് പ്രയോഗിച്ചില്ലെങ്കിൽ, ചില മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ശരിയായി പ്രവർത്തിച്ചേക്കില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, k-Nearest Neighbours-ൽ, ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ഓരോ സാമ്പിളിനും, ഒരു ദൂരം കണക്കാക്കുന്നു, ദൂരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതിനാൽ മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റും സമാനമായ സ്കെയിലിൽ തന്നെ തുടരണം. സ്കെയിലിലെ വ്യത്യാസം വ്യത്യസ്ത സാമ്പിളുകളെ വ്യത്യസ്തമായി പരിഗണിക്കാൻ ഇടയാക്കും, ഇത് അഭികാമ്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കും.

ഉപസംഹാരമായി, എല്ലാ പാരാമീറ്ററുകളും സമാനമായ സ്കെയിലിൽ നിലനിൽക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രധാന പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ് ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗ്. ഒരു ഇൻപുട്ട് സവിശേഷതയുടെ മൂല്യങ്ങളുടെ ശ്രേണിയെ ഒരു പുതിയ ശ്രേണി മൂല്യങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതിലൂടെ ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇത് ചില അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും മറ്റുള്ളവ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തടയാനും കഴിയും.