Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
'nı inceleyin.
Makine öğrenimi uygulayıcıları, model oluşturmaktan çok daha fazla zamanlarını verileri değerlendirmeye, temizlemeye ve dönüştürmeye harcar.
Veriler o kadar önemlidir ki bu kursta konuya üç birim ayrılmıştır:
Bu birimde, sayı gibi davranan tam sayılar veya kayan nokta değerleri anlamına gelen sayısal veriler ele alınmaktadır. Yani, onlar eklemeli, sayılabilir, sıralı ve
vb. Sonraki birimde, kategori gibi davranan sayıları içerebilen kategorik veriler ele alınmaktadır. Üçüncü ünitede ise
eğitim ve değerlendirme süreçlerinde yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için verilerinizi hazırlama
modeliniz.
Sayısal verilere örnek olarak şunlar verilebilir:
Sıcaklık
Ağırlık
Bir doğa koruma alanında kışlayan geyiklerin sayısı
Buna karşılık, ABD posta kodları beş veya dokuz haneli sayılar olmasına rağmen sayı gibi davranmaz veya matematiksel ilişkileri temsil etmez. 40004 posta kodu (Nelson County, Kentucky'de)
20002 posta kodu miktarının iki katı değil (Wshington, D.C.'de). Bu numaralar
özellikle coğrafi alanları temsil eder ve
kategorik veridir.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC."],[[["This module focuses on preparing numerical data, such as temperature or weight, for use in machine learning models."],["Machine learning practitioners spend significant time on data preparation tasks like cleaning and transformation."],["The module covers techniques like feature scaling, outlier detection, and binning to improve data quality for model training."],["Learners should have a basic understanding of machine learning concepts before starting this module."],["Categorical data, like postal codes, will be addressed in a separate module due to its distinct characteristics and handling requirements."]]],[]]
