تقنية (الصفحة 21)

أفكار وأدوات رقمية بلغة مفهومة.

1201 مقال

تقنية

ضم محولات الأعمدة: هل تأتي النتيجة بترتيب الجدول؟

ترتيب الأعمدة بعد ColumnTransformer يتبع ترتيب القائمة التي تحدد التحويلات، وليس ترتيب الجدول الأصلي تلقائيا. [1] نختار في مثال بسيط مرور أعمدة دون تغيير قيمها، فيظهر فرق المواضع وحده: قيمة سليمة قد تصبح تحت عنوان خطأ إذا نسخنا عناوين الجدول الأول.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

متجه أحادي البعد: هل يحوله النقل إلى عمود؟

نقل متجه أحادي البعد في NumPy لا يحوله وحده إلى مصفوفة عمود. توثق transpose أن البعد الواحد لا يتغير بالنقل، وأن إنشاء عمود يحتاج إلى بعد إضافي. [1] نرسم الأعداد 5 و 9 و 13 في ثلاثة تنظيمات لتمييز إضافة محور من تبديل محورين موجودين.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

قيمة واحدة: هل شكلها واحد في كل تمثيل؟

شكل قيمة واحدة في NumPy لا يحدده عدد العناصر وحده. يمكن أن ننظم العدد 7 بلا محور، أو في متجه ذي عنصر واحد، أو في مصفوفة ذات صف وعمود. نميز وصف الشكل من وصف القيمة حتى لا تصبح كلمة «واحد» جوابا غامضا عن سؤالين مختلفين.

3 دقائق قراءةمصدران

تقنية

حذف محور منفرد: هل نحفظ محور الدفعة؟

حذف محور منفرد مع حفظ محور الدفعة يحتاج إلى اختيار المحور المقصود. لا تمنح تسمية المحور «دفعة» حماية له عند حذف كل المحاور ذات الطول واحد. نؤلف مدخلا بأربعة أعداد، ونقارن تنظيما يحتفظ بمحور الدفعة بآخر يزيله أيضا.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

متوسط الجدول: هل يلخص الصفوف أم الأعمدة؟

متوسط الجدول حسب المحور قد يعطي قيمة لكل عمود، أو قيمة لكل صف، أو قيمة واحدة للجدول كله. لذلك لا تكفي كلمة «المتوسط» لتحديد الناتج. نضع ستة أعداد في جدول من صفين وثلاثة أعمدة، ثم نفصل نطاق الحساب عن شكل الملخص الذي ينتج منه.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

إعادة تشكيل الجدول: هل يعادل order=F نقل المحاور؟

إعادة تشكيل الجدول لا تعني دائما نقل الصفوف إلى أعمدة. يمكن أن يتساوى شكل نتيجتين مع اختلاف مواقع القيم فيهما. نشرح الفرق بستة أعداد اخترناها، حتى يستطيع قارئ بيانات الذكاء الاصطناعي متابعة ما دخل كل صف بدلا من الاكتفاء بعد الأبعاد.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

عدد خانات المصفوفة المتناثرة: هل nnz يعد غير الصفر فقط؟

عدد خانات المصفوفة المتناثرة قد يختلف عن عدد قيمها غير الصفرية. السبب أن التخزين يمكن أن يحمل صفرا صريحا، مع بقاء مواضع أخرى صفرية دون خانة مخزنة. نفصل هذين العددين في جدول صغير، قبل استعمالهما لوصف بيانات تدخل مسار تعلم آلة.

3 دقائق قراءةمصدران

تقنية

مصفوفة CSR: هل قلة القيم تكفي لتوفير الذاكرة؟

ذاكرة مصفوفة CSR لا تتحدد بعدد القيم المخزنة وحده؛ نحتاج أيضا إلى فهارس الأعمدة ومؤشرات الصفوف. نضع حسابا مؤلفا لحمولة البيانات، كي نفهم متى تتغير المقارنة مع جدول كثيف. الأرقام هنا ليست قياسا لذاكرة جهاز أو تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

تخزين float32: هل تبقى زيادة الواحد عند كل مقدار؟

دقة float32 وزيادة الواحد سؤال عن القيم التي يستطيع التمثيل الاحتفاظ بها، وليس عن صحة الجمع الرياضي. نختار عددا كبيرا ونقارن جيرانه في تمثيلين ثنائيين. بهذه المقارنة نفصل الرقم المقصود عن الرقم الذي يمكن أن يخزن في حقل عددي يستخدم مع بيانات النموذج.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

فحص القيم المحدودة: هل تكشف isnan اللانهاية؟

فحص القيم المحدودة يختلف عن البحث عن NaN فقط. قد يستبعد مسار تجهيز بيانات الذكاء الاصطناعي حالة واحدة ويبقي حالات لا يقصد قبولها. نضع أربع قيم معلنة ونقرأ جواب كل فحص، ثم نفصل نتيجة الفحص عن قرار حذف السجل أو تعويضه.

3 دقائق قراءةمصدران

تقنية

نتيجة جمع صحيحة: هل تدخل مجال int8 ؟

مجال int8 ونتيجة الجمع يوضحان الفرق بين صحة الحساب وقدرة نوع التخزين على تمثيل الناتج. قد تدخل القيمتان الأصليتان في المجال بينما يخرج مجموعهما منه. نختار جمعا بسيطا كي نراجع الحد قبل أن نكتب رقما في حقل يستخدم مع بيانات الذكاء الاصطناعي.

3 دقائق قراءةمصدران

تقنية

متوسطا مجموعتين: هل يكفيان لحساب التباين بعد الضم؟

التباين بعد ضم مجموعتين لا يمكن استعادته من متوسطيهما وعدديهما وحدهما في كل حالة. المتوسط يصف مركز الأعداد، ولا يبين وحده انتشارها حوله. نؤلف ملفين لهما الملخص نفسه، ثم نحسب التباين لكل ملف لنعرف المعلومة التي أخفاها الملخص.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

تقريب المنتصف في NumPy: هل يرتفع النصف دائما؟

تقريب المنتصف في NumPy قد يخالف توقع أن كل عدد ينتهي بنصف يرتفع دائما. نحدد قاعدة التقريب وعدد المنازل أولا، ثم نتبع أمثلة تمثل المنتصف بالضبط. يفيد ذلك عند مراجعة أعداد مشتقة من بيانات نموذج، قبل تفسير فرق النتيجة على أنه خطأ حساب.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

تشتت البيانات بعد إضافة ثابت: هل يتغير الانحراف المعياري؟

إضافة ثابت والانحراف المعياري سؤال يظهر عند تعديل عمود ميزات قبل استخدامه في تحليل أو تعلم آلة. لا تكفي عبارة «أضفنا 100» لمعرفة أثر التحويل؛ نحتاج معرفة هل أضيفت إلى جميع القيم أم إلى قيمة واحدة. نؤلف قائمة صغيرة، ونثبت تعريف الحساب، ثم نفصل انتقال المركز عن تغير التشتت.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

مئين مع NaN: هل تجاهل الغياب يعوض القيمة؟

المئين مع القيم المفقودة يتطلب قرارا واضحا بشأن الغياب. قد نعثر على دالة تتجاهل NaN، ثم نصف العملية خطأ بأنها عوضت البيانات. نؤلف ثلاثة أعداد ومكانا مفقودا، ونقارن التجاهل بإضافة بديل معلن، لنعرف كيف يتغير العدد والترتيب في الحساب.

3 دقائق قراءةمصدران

تقنية

شارب الرسم الصندوقي: هل ينتهي عند أصغر قيمة وأكبرها؟

نهاية شارب الرسم الصندوقي قد تقرأ خطأ على أنها أصغر قيمة وأكبرها في البيانات. يتضح الالتباس حين يحتوي ملف ميزات على قيمة بعيدة تظهر كنقطة منفصلة. نعلن إعداد الشوارب والربيعين، ثم نميز الحد المحسوب عن القيمة المرصودة التي يصل إليها الخط فعلا.

3 دقائق قراءةمصدران

تقنية

مدرج بفئات غير متساوية: هل نقارن الارتفاع أم المساحة؟

كثافة المدرج والفئات غير المتساوية تحتاج قراءة المحور الأفقي مع المحور الرأسي. قد نرى عمودين بارتفاع واحد، فنفترض أن فيهما العدد نفسه، مع أن عرض أحدهما ضعف الآخر. نؤلف أعدادا وحدودا بسيطة، ثم نقارن رسم الأعداد برسم الكثافة دون خلط ارتفاع العمود بنصيب الفئة.

3 دقائق قراءةمصدر واحد

تقنية

حدود المدرج: إلى أي فئة تدخل القيمة الواقعة على الطرف؟

حدود الفئات في NumPy histogram تحدد أين تدخل قيمة تساوي طرفا مشتركا بين فئتين. قد يؤدي عدها في الجانبين إلى تغيير الأعداد، أو يؤدي استبعاد الطرف الأخير إلى فقد حالة. نؤلف قائمة ذات حدود معلنة، ونراجع كل قيمة وفق عقد الدالة قبل قراءة المدرج.

4 دقائق قراءةمصدر واحد