Публикации по теме 'data-cleaning'


Как очистить и подготовить данные для машинного обучения
Узнайте о семи важнейших способах очистки и подготовки наборов данных, прежде чем обучать на них модели машинного обучения и искусственного интеллекта. По мере увеличения потребности в точном моделировании и принятии решений на основе данных увеличивается распространенность организаций, использующих машинное обучение. С такой растущей зависимостью от алгоритмов и машин для прогнозирования важных бизнес-показателей возникает значительный риск. Если данные, которые вы вводите в..
Мой первый проект по машинному обучению
Часть 2: Должны быть чистые данные В части 1 мы читаем наш файл CSV. В этой части мы обсудим, как подготовить наши данные, очистив их. Как только наш файл будет сохранен в переменной df, мы сможем внести изменения в набор данных. Начнем с просмотра набора данных. Это дает нам представление о содержании наших данных. $ df Мы увидим результаты ниже; Это даст нам количество строк и атрибутов (столбцов) нашего набора данных. Кроме того, мы замечаем, что у нас есть разные..
ML707 — ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
ML707 — ПОДГОТОВКА ДАННЫХ Подготовка данных, также известная как предварительная обработка данных, является важным этапом рабочего процесса машинного обучения, который включает очистку, преобразование и подготовку данных для использования алгоритмами машинного обучения. Вот некоторые распространенные методы, используемые при подготовке данных: Очистка данных. Очистка данных включает выявление и обработку отсутствующих, противоречивых или ошибочных данных в наборе данных...
Очистка данных в науке о данных, машинном обучении и бизнес-аналитике — одна из самых недооцененных задач. Ключевое топливо для богатого анализа и…
8 способов очистки данных с помощью методов очистки данных
Дерево решений и логистическая регрессия для классификации сухих бобов
Члены Мы здесь, чтобы показать пример того, как очистить ваш собственный набор данных, основываясь на нашем опыте. Сегодня мы будем использовать Набор данных Dry Bean , чтобы показать пошаговый процесс того, как это сделать. Очистка данных важна, поскольку она может помочь повысить точность набора данных и убедиться, что его можно использовать для машинного обучения. Фон Различные виды семян покупаются и разбрасываются по каждой плантации в течение сельскохозяйственного..
Аудит качества данных: подробное руководство
Изучение того, как использовать экосистему Python для аудита качества данных. Нельзя управлять тем, что нельзя измерить — Питер Друкер Введение Аудит качества данных — незаменимый навык в нашем быстро развивающемся мире с искусственным интеллектом. Точно так же, как сырая нефть нуждается в переработке, данные также нуждаются в очистке и обработке, чтобы быть полезными. Старая поговорка « мусор на входе, мусор на выходе » остается актуальной и сегодня, как и на заре..
LLM и новый технологический стек машинного обучения
Темпы развития в области больших языковых моделей (LLM) резко возросли за последние несколько месяцев, и одной из самых интересных сюжетных линий стал быстрый переход к новому технологическому стеку для поддержки совершенно новой модели взаимодействия с этими языковыми моделями. В этом сообщении блога мы рассмотрим изменения, происходящие в стеке технологий LLM, и их значение для разработчиков. Существующий стек технологий НЛП До недавнего времени разработчики НЛП полагались на стек..