Публикации по теме 'data-cleaning'
Очистите свои данные с помощью машинного обучения без учителя
Очистка данных не должна быть болезненной! Этот пост - быстрый пример того, как использовать машинное обучение без учителя для очистки горы беспорядочных текстовых данных с использованием реальных данных.
С чем мы имеем дело?
В этом примере мы сталкиваемся с тысячами текстовых статей, извлеченных из файлов HMTL и PDF. Качество возвращаемого текста во многом зависит от процесса очистки. От выборочной проверки некоторых результатов мы знаем, что есть проблемы, начиная от плохих..
Окончательная дорожная карта Python для науки о данных в 2023 году
Освойте Python для науки о данных с помощью этой дорожной карты
Python — один из самых важных инструментов для специалистов по данным, поскольку он предоставляет широкий спектр библиотек и фреймворков, которые можно использовать для анализа данных, обработки, моделирования и многого другого. Поэтому очень важно освоить различные инструменты и фреймворки Python. Однако их огромное количество, что может сбить с толку, если вы только начинаете свою карьеру.
В этой статье я предоставлю..
Передовые методы очистки данных для NLP в 2023 году
Обработка естественного языка (NLP) быстро развивалась на протяжении многих лет, и очистка данных остается критически важным компонентом процесса NLP. В 2023 году мы можем ожидать появления новых методов очистки данных, которые помогут повысить точность и эффективность моделей НЛП. В этом посте мы рассмотрим некоторые передовые методы очистки данных, которые, вероятно, будут использоваться в НЛП в 2023 году.
Нормализация текста Нормализация текста включает в себя преобразование..
Контрольный список подготовки данных для машинного обучения
20 задач, которые должен выполнить каждый специалист по данным ДО моделирования
Вы только что узнали, как сделать lr = LinearRegression() в Python. Поздравляю! Вы рады начать создавать модели машинного обучения…
Но вы сталкиваетесь с некоторыми проблемами.
Ваши данные грязные. Вы понимаете, что не можете вводить текст или поля даты в модель. У этого списка нет конца.
Реальность такова, что специалисты по данным выполняют массу подготовительной работы ДО моделирования — до..
Серия "Очистка данных": дублирование
В этом посте мы узнаем, как обрабатывать дублирование в наборе данных.
Дублирование данных является распространенной проблемой в наборах данных. Это может быть вызвано различными причинами, такими как слияние различных наборов данных, ввод данных вручную или ошибки при сборе данных. Дублирование данных может иметь ряд негативных последствий, в том числе:
Смещение результатов анализа данных Затруднение выявления тенденций и закономерностей в данных Увеличение размера набора..
Распутывая узлы: преодоление проблем очистки данных для эффективного обучения модели машинного обучения
Представьте, что вы отправляетесь на захватывающую охоту за сокровищами, вооружившись картой и чувством азарта. Однако вместо расчищенного пути вы оказываетесь запутанным в густом лесу ежевики и препятствий. Точно так же в сфере машинного обучения очистка данных часто представляет собой серьезную проблему, действуя как неуправляемый подлесок, преграждающий путь к созданию эффективных моделей. В этом блоге мы рассмотрим трудности, возникающие при очистке данных, и рассмотрим ключевые..
Сквозной рабочий процесс машинного обучения [Часть 1]
Как использовать машинное обучение для решения реальных бизнес-задач.
Применение машинного обучения для решения реальных бизнес-задач — это не просто ввод данных в вашу модель машинного обучения, а более сложная задача, требующая практического опыта и аналитических навыков. Он начинается с постановки правильных вопросов о бизнес-целях и ограничениях, чтобы информировать о дизайне системы машинного обучения. После этого определите потенциальные источники данных и способы их сбора. Затем..
