Публикации по теме 'data-pre-processing'


Важность разработки функций
Привет всем людям, которые упорно трудятся для достижения своих целей. Я на 110% уверен, что вы доберетесь туда. Моя последняя статья была как раз о том, как я справлялся с новым окружением и адаптировался к нему. В этой статье я хотел бы рассказать о некоторых технических вещах и поделиться взглядами, которые я считаю важными. Во-первых, в течение первых шести месяцев магистратуры я не знал никаких технических терминов, связанных с наукой о данных. Я изучал только математику и..
Что такое интеграция данных
Четыре компонента предварительной обработки данных: Интеграция данных Преобразование данных Сжатие данных Очистка данных Интеграция данных Интеграция данных — это сочетание технических и бизнес-процессов, используемых для объединения данных из разрозненных источников в значимую и ценную информацию. Комплексное решение для интеграции данных предоставляет надежные данные из различных источников для поддержки бизнес-конвейера данных для DataOps. Интеграция данных предполагает..
7 шагов к быстрой и эффективной предварительной обработке данных в машинном обучении
Оптимизация пути от необработанных данных к моделям машинного обучения Вы когда-нибудь пробовали построить карточный домик? Это требует терпения, деликатного прикосновения и, прежде всего, ровного и стабильного основания. Без этой прочной основы ваше тщательно построенное здание обречено на крах. Подобно тому карточному домику, модель машинного обучения (МО) хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она построена. В огромной, хаотичной вселенной необработанных данных это..
Предварительная обработка данных машинного обучения в Python
Предварительная обработка данных — это процесс подготовки необработанных данных и приведения их в соответствие с моделью машинного обучения. Это первый и решающий шаг при создании модели машинного обучения. При создании проекта машинного обучения мы не всегда сталкиваемся с чистыми и отформатированными данными. И при выполнении любой операции с данными, в обязательном порядке их очищать и ставить в отформатированном виде. Поэтому для этого мы используем задачу предварительной..
Контрольный список для предварительной обработки данных перед построением модели машинного обучения
В этой статье В этой статье мы увидим, каковы этапы обработки данных, участвующие в предварительной обработке, и некоторые соответствующие коды в Python для выполнения этих действий. Мы также увидим необходимость составить исчерпывающий контрольный список шагов предварительной обработки, которые вы можете применить к своему набору данных. В этой статье представлен начальный контрольный список. Его можно использовать в качестве основы для конкретных проектов, которыми вы..
Как предсказать, что клиенты будут против ваших рекламных акций: пример рекламных акций Starbucks
Как предсказать поведение клиентов в отношении ваших промо-акций: пример промо-акций Starbucks В этом посте обсуждается набор данных Starbucks о смоделированном поведении клиентов. Этот пост будет разделен следующим образом: Постановка проблемы. В этом разделе я расскажу об основной проблеме, затронутой в этой записи блога. Метрики . В этом разделе я расскажу об основной метрике, на основе которой будет оцениваться эффективность прогностических моделей. Исследовательский..
Проблемы в моделях машинного обучения? Сначала проверьте свои данные
Краткий анализ данных очистки перед их передачей в алгоритмы машинного обучения Многие люди часто называют предварительную обработку данных наиболее важной частью алгоритма машинного обучения. Часто говорят, что алгоритмы машинного обучения станут широко открытыми, если вы не очистите свои данные и не обработаете их. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, что такое нечистые данные, как отличить чистые данные от нечистых и каковы различные аспекты чистых данных, после чего мы..