Вы когда-нибудь слышали выражение «подготовка и очистка данных»? Это, пожалуй, самая важная часть всего процесса машинного обучения. Данные из реального мира зачастую «грязные» - они могут содержать ошибки, пропуски, дубликаты и выбросы, что приводит к искажениям, проблемам и сбоям в работе моделей. Именно поэтому крайне важно, чтобы данные были очищены и готовы к анализу.
Говоря просто, подготовка и очистка данных - это реализация принципа «что на входе, то и на выходе». Выявление и исправление ошибок, удаление повреждённых и дублирующихся записей, заполнение пропущенных значений, обработка выбросов - всё это входит в обязательный этап подготовки. Это может быть трудоёмко, но именно качественные данные определяют успех проекта. Даже самые продвинутые алгоритмы машинного обучения не смогут обучиться на неструктурированных или «грязных» данных.
Чтобы вы чувствовали уверенность в своих ML-проектах, в этом мини-курсе мы охватим всё, что необходимо знать по теме подготовки данных.
Я помог более 1000 студентам изменить свою карьеру и перейти в перспективные и высокооплачиваемые роли в области Data Science и аналитики. У меня более 15 лет опыта работы в сфере Data Science в таких компаниях, как Amazon и PlayStation. Я разрабатывал и прототипировал функции на основе машинного обучения для PlayStation 5, многие из которых были запатентованы Sony. В отличие от многих преподавателей, я провёл сотни интервью и технических собесед
LunarTech
Предиктивная аналитика и машинное обучение - это курс, который поможет вам освоить ключевые концепции и практические навыки в области прогнозирования данных и машинного обучения. Присоединяйтесь к курсу, чтобы освоить инструменты предиктивной аналитики и машинного обучения, которые помогут вам стать профессионалом в своей области.
LunarTech
Продвиньтесь в карьере машинного обучения с уверенностью. Освойте ключевые основы ML, которые востребованы работодателями, и получите навыки, необходимые для решения реальных задач. Начните строить успешное будущее в сфере технологий уже сегодня!
udemy
Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просматривании видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля. ИИ применяется и в более коммерческих областях и там, где от этого зависят жизни людей, а именно, в медицине, при прогнозировании продаж, космической сфере и строительстве.Раз уж мы окружены технологиями ИИ повсюд
udemy
Математика составляет основу науки о данных и машинного обучения. Таким образом, чтобы стать лучшим специалистом по данным, вы должны иметь практическое понимание наиболее актуальной математики. Начать заниматься наукой о данных легко благодаря высокоуровневым библиотекам Scikit-learn и Keras. Понимание математики, лежащей в основе алгоритмов этих библиотек, открывает перед вами бесконечное количество возможностей. От выявления проблем моделирова
udemy
Добро пожаловать на самый полный курс по изучению науки о данных и машинном обучении в интернете! Обучив более 2 миллионов студентов, я больше года работал над тем, чтобы собрать воедино то, что я считаю лучшим способом перейти от новичка к профессионалу в науке о данных и машинном обучении в Python! Этот курс предназначен для студентов, которые уже немного знают Python и готовы глубже погрузиться в использование этих навыков Python в науке о дан
