Скачать или смотреть ML на Python: от нуля до героя | Видео 3 | Часть 1 | Очистка данных | Классы искусственного интел...

Код — https://colab.research.google.com/dri...
Материалы курса
https://github.com/venkatareddykonasa...
Полный плейлист:
   • Machine Learning with Python: From Zero to...  
Чтобы быть в курсе последних новостей, присоединяйтесь к нашему сообществу в WhatsApp: https://chat.whatsapp.com/GidY7xFaFtk...

В этом познавательном видео мы подробно рассмотрим ключевые этапы жизненного цикла построения модели, уделяя особое внимание очистке и исследованию данных. Узнайте, как эффективно обрабатывать необработанные данные, выявлять проблемы и подготавливать их к анализу для создания надежных моделей машинного обучения.

Рассматриваемые темы:
Жизненный цикл построения модели: Узнайте о шести ключевых этапах жизненного цикла построения модели, общих для всех проектов машинного обучения.
Постановка целей: Поймите важность четкой бизнес-цели перед началом любого проекта.
Сбор данных: Узнайте, как собирать релевантные данные из различных источников, таких как внутренние базы данных, социальные сети, бюро и исследовательские компании.
Исследование данных: Изучите методы обобщения и выявления проблем в данных, включая пропущенные значения и выбросы.
Очистка данных: Изучите основные этапы обработки выбросов, обработки пропущенных значений и очистки данных для анализа.

Ключевые моменты:
Этап 1: Постановка целей: Четкая постановка бизнес-цели крайне важна. Будь то прогнозирование продаж, выявление мошенничества или классификация клиентов, наличие четкой цели определяет весь ваш проект.
Этап 2: Сбор данных: Собирайте данные из различных источников, соответствующих вашим бизнес-целям. Правильный сбор данных — основа успешного построения модели. Этап 3: Исследование данных: Выявите проблемы в данных с помощью базовых сводок. Найдите пропущенные значения и выбросы, которые могут повлиять на анализ.
Этап 4: Очистка данных: Очистите и подготовьте данные, обработав выбросы и заполнив пропущенные значения. Этот этап критически важен, поскольку качество данных напрямую влияет на эффективность модели.
Важность подготовки данных: Очистка и исследование данных могут занять 60–70% времени вашего проекта. Обеспечение высокого качества данных крайне важно для точных прогнозов модели.

Подпишитесь на наш канал и нажмите на значок колокольчика, чтобы быть в курсе наших последних обучающих программ и курсов. Не забудьте поставить лайк, оставить комментарий и поделиться этим видео, если оно оказалось для вас полезным!

#ModelBuilding #DataScience #MachineLearning #DataCleaning #DataExploration #Python #DataAnalysis #MLTechniques #DataPreparation #TechEducation

Возьмите на себя необходимые инструменты для эффективного анализа данных и построения моделей. Приятного обучения!