
Подготовка и очистка данных для машинного обучения
Подготовка и очистка данных — фундамент каждого ML‑проекта. В этом материале мы разберём, почему качественные данные определяют успех моделей, какие шаги включает процесс подготовки и как применять их на практике, чтобы ваши модели обучались корректно и устойчиво.Зачем нужна подготовка и очистка данныхРеальные данные редко бывают идеальными. Они могут содержать пропуски, дубли, ошибки, выбросы и другие искажения, которые напрямую влияют на ито
