डेटा प्री-प्रोसेसिंग

Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)

David Cecchini

Data Scientist

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के उपयोग:

  • ऑटोमैटिक न्यूज़ क्लासिफिकेशन
  • बिज़नेस के लिए डॉक्यूमेंट क्लासिफिकेशन
  • कस्टमर सपोर्ट के लिए क्यू सेगमेंटेशन
  • और भी बहुत कुछ!
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)

बाइनरी क्लासिफिकेशन से बदलाव

बाइनरी से मल्टी-क्लास में क्या बदलता है:

  • आउटपुट वैरिएबल y का शेप
  • आउटपुट लेयर में यूनिट्स की संख्या
  • आउटपुट लेयर की एक्टिवेशन फंक्शन
  • लॉस फंक्शन
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)

बाइनरी क्लासिफिकेशन से बदलाव

आउटपुट वैरिएबल y का शेप:

  • क्लासेस का वन-हॉट एनकोडिंग
# Example: num_classes = 3
y[0] = [0, 1, 0]
y.shape = (N, num_classes)

आउटपुट लेयर में यूनिट्स की संख्या:

# Output layer
model.add(Dense(num_classes))
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बाइनरी क्लासिफिकेशन से बदलाव

एक रेखा बनाम स्पेस में संख्याओं का अंतर, जो वन-हॉट एनकोडिंग का उपयोग दिखाता है

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बाइनरी क्लासिफिकेशन से बदलाव

आउटपुट लेयर की एक्टिवेशन फंक्शन:

  • softmax हर क्लास की probability देता है
# Output layer
model.add(Dense(num_classes, activation="softmax"))

लॉस फंक्शन:

  • बाइनरी की जगह categorical cross-entropy उपयोग करें
# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy')
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keras के लिए टेक्स्ट कैटेगरी तैयार करना

y = ["sports", "economy", "data_science", "sports", "finance"]
# Transform to pandas series object
y_series = pd.Series(y, dtype="category")

# Print the category codes
print(y_series.cat.codes)

0    3
1    1
2    0
3    3
4    2
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y का प्री-प्रोसेसिंग

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

y = np.array([0, 1, 2])

# कैटेगोरिकल में बदलें
y_prep = to_categorical(y)
print(y_prep)

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]
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अभ्यास करते हैं!

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