Публикации по теме 'data-preparation'
От хаоса к порядку: предварительная обработка данных для овладения машинным обучением
Предварительная обработка данных похожа на приготовление блюда: если вы не почистите, не очистите и не нарежете ингредиенты, у вас не получится очень красивое блюдо.
Продолжая кулинарную аналогию, мы собрали наши ингредиенты в нашем исследовательском анализе данных , и теперь пришло время начать готовить их для нашего блюда. В этой статье мы узнаем, как превратить этот беспорядок необработанных данных в хорошо организованный и уточненный набор данных, готовый для ваших моделей...
Кто очищает ваши данные для моделей машинного обучения?
Несколько лет назад организации, работающие на массовых рынках и продающие свои услуги и продукты миллионам потребителей, решили использовать один из своих самых забытых активов — данные.
Чем крупнее организация и шире их рынок, тем больше данных можно было использовать.
Видите ли, большинство человеческих операций сложны и неэффективны.
Если бы анализ данных мог дать неизвестные до сих пор сведения о поведении покупателей, оказании услуг, распределении продуктов и т. д., то разве..
Эта неделя подготовки данных (22 июня 2020 г.)
В посте этой недели: 1 руководство по подготовке данных для машинного обучения, 2 объявления о привлечении капитала (от Onna и Syncari), 1 объявление о приобретении (от Microsoft) и 3 объявления о компаниях (от Altair, Snowflake и BackboneAI).
Экскурсия по методам подготовки данных для машинного обучения . В этом руководстве Джейсона Браунли, доктора философии, вы узнаете об общих задачах подготовки данных, выполняемых в задаче машинного обучения прогнозного моделирования. Учебное..
Что такое подготовка данных в машинном обучении?
Ключевая роль подготовки данных для успешных проектов машинного обучения
Проблема подготовки данных
Поскольку каждый проект машинного обучения уникален, а используемые наборы данных сильно различаются в зависимости от спецификаций проекта, шаги, предпринятые для подготовки данных, могут быть одним из…
Предварительная обработка данных для глубокого обучения (классификация или регрессия)
Если вы всегда задавались вопросом, с чего начать машинное обучение или глубокое обучение, и думали о том, чтобы потратить значительное время на изучение различных алгоритмов, вы скоро поймете, что все пути имеют единую отправную точку, то есть предварительную обработку данных.
Я всегда тратил n часов на то, чтобы пройти этот начальный шаг, и со временем (короткий промежуток времени, в течение которого я практиковал) я резюмировал шаги следующим образом:
Импорт данных с помощью Pandas ,..