Wstępne przetwarzanie i normalizacja danych dla potoków uczenia maszynowego

Surowe dane rzadko są gotowe do uczenia maszynowego, a słabe przetwarzanie wstępne jest główną przyczyną awarii modelu w produkcji. Budowanie udanego modelu zaczyna się od opanowania jakości danych, analizy i normalizacji. Ten kurs tekstowy prowadzi od surowych, niechlujnych zbiorów danych do czystych, gotowych do modelowania potoków. Zrozumiesz, jak radzić sobie z brakującymi wartościami, funkcjami skali i systematycznie analizować złożone formaty. Czego się nauczysz: - Poznaj podstawy jakości i struktury danych dla uczenia maszynowego - Analizuj nieustrukturyzowane i półstrukturalne formaty danych w czyste ramki danych - Zastosuj techniki skalowania, normalizacji i kodowania, aby przygotować funkcje - Obsługuj brakujące dane i wartości odległe przy użyciu solidnych strategii statystycznych - Sprawdzanie jakości danych i schematów przy użyciu nowoczesnych praktyk walidacyjnych - Twórz powtarzalne potoki wstępnego przetwarzania za pomocą bibliotek Pythona Zaczniesz od podstawowych pojęć i terminologii dotyczących jakości danych, zanim przejdziesz do praktycznych technik analizy składniowej. W miarę postępów będziesz czytać praktyczne przykłady inżynierii funkcji, normalizacji i strukturalnego projektowania potoków. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i aspirujących naukowców zajmujących się danymi, którzy nie mają wcześniejszego doświadczenia w inżynierii danych. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować niezawodne, wysokowydajne potoki uczenia maszynowego.