تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
يتم تحديد سلامة نموذج التعلم الآلي (ML) من خلال بياناته. إطعام
وضع نماذج للبيانات الصحية وسوف تزدهر؛ خلاصات نموذجك غير المهم
سوف تكون التنبؤات عديمة الفائدة.
أفضل ممارسات التعامل مع البيانات الرقمية:
تذكر أن نموذج تعلُّم الآلة يتفاعل مع البيانات في
متّجه الميزة
ليست البيانات الموجودة في
dataset:
إذا لم تنجح استراتيجية التسوية الأولى التي تتبعها، يمكنك استخدام طريقة
لتسوية بياناتك.
إنّ التجميع، الذي يُشار إليه أيضًا باسم
التصنيف، يكون أحيانًا
أفضل من التسويّة.
بالنظر إلى الشكل الذي ينبغي أن تبدو عليه بياناتك، اكتب التحقق
الاختبارات للتحقق من صحة تلك التوقعات. مثل:
يجب ألا تتجاوز القيمة المطلقة لخيار خط العرض 90. يمكنك كتابة
اختبار للتحقق مما إذا كانت قيمة خط العرض أكبر من 90 تظهر في بياناتك.
إذا كانت بياناتك تقتصر على ولاية فلوريدا، فيمكنك كتابة اختبارات
التحقق من أن خطوط العرض تقع بين 24 و31، ضمنًا.
تصور بياناتك باستخدام المدرّجات التكرارية ومخططات التبعثر. ابحث عن
القيم الشاذة.
اجمع إحصائيات ليس فقط على مجموعة البيانات بأكملها، ولكن أيضًا على مجموعات
مجموعات فرعية من مجموعة البيانات. هذا لأن الإحصائيات المجمّعة أحيانًا
غامضة في أجزاء أصغر من مجموعة البيانات.
توثيق جميع عمليات تحويل البيانات
البيانات هي أهم مورد بالنسبة إليك، لذا تعامل معها بعناية.
ننصحك باستكشاف وحدات MLCC المختلفة
بالوتيرة التي تناسبك وبطريقة تثير اهتمامك. إذا أردت اتّباع ترتيب مقترَح،
ننصحك بالانتقال إلى الوحدة التالية:
تمثيل البيانات الفئوية.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-10 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-10 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["A machine learning model's predictive ability is directly dependent on the quality of data it's trained on."],["Numerical features often benefit from normalization or binning to improve model performance."],["Data validation through verification tests and visualizations is crucial for identifying and addressing potential issues."],["Understanding data distribution through statistics on both the entire dataset and its subsets is essential for identifying hidden problems."],["Maintaining thorough documentation of all data transformations ensures reproducibility and facilitates model understanding."]]],[]]
