Zbiory danych, uogólnianie i nadmierne dopasowanie
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Wprowadzenie
Ten moduł rozpoczyna się od pytania na początku.
Wybierz jedną z tych odpowiedzi:
Gdyby trzeba było potraktować priorytetowo ulepszenie jednego z poniższych obszarów
w Twoim projekcie
systemów uczących się, który pozwoliłby
wpływ?
Poprawianie jakości zbioru danych
Dane są najważniejsze.
Jakość i wielkość zbioru danych ma znacznie większe znaczenie niż to, którego algorytmu użyjesz do tworzenia modelu.
Zastosowanie dopracowanej funkcji straty do trenowania modelu
Prawda, lepsza funkcja straty może przyśpieszyć trenowanie modelu, ale
nadal jest odległa sekunda do innego elementu na tej liście.
A oto kolejne pytanie wstępne:
Zgadnij: ile czasu w projekcie uczenia maszynowego poświęcasz na przygotowanie i przekształcanie danych?
Ponad połowa czasu trwania projektu
Tak. Praktykujący systemy uczące się większość czasu poświęcają na tworzenie zbiorów danych i wyodrębnianie cech.
Mniej niż połowa czasu trwania projektu
Planuj dalej! Zwykle 80% czasu poświęcanego na projekt uczenia maszynowego przeznacza się na tworzenie zbiorów danych i przekształcanie danych.
Z tego modułu dowiesz się więcej o cechach zbiorów danych uczenia maszynowego oraz o tym, jak przygotować dane, aby zapewnić wysoką jakość wyników podczas trenowania i oceny modelu.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC."],[[["This module emphasizes the critical role of data quality in machine learning projects, highlighting that it significantly impacts model performance more than algorithm choice."],["Machine learning practitioners typically dedicate a substantial portion of their project time (around 80%) to data preparation and transformation, including tasks like dataset construction and feature engineering."],["The module covers key concepts in data preparation, such as identifying data characteristics, handling unreliable data, understanding data labels, and splitting datasets for training and evaluation."],["Learners will gain insights into techniques for improving data quality, mitigating issues like overfitting, and interpreting loss curves to assess model performance."],["This module builds upon foundational machine learning concepts, assuming familiarity with topics like linear regression, numerical and categorical data handling, and basic machine learning principles."]]],[]]
