データ準備と特徴量エンジニアリングのプロセス

そのプロセスはどのようなものですか？

前述のように、このコースではデータセットの作成とデータの変換に焦点を当てています。

次の点に注意してください。

• この図は典型的なプロセスを示しています。すべてのプロジェクトに最適とは限りません。このコースは主に線形回帰とニューラル ネットに適用されます。
• 表示されるプロセスは、必ずしも連続したプロセスではありません。たとえば、変換後にデータを分割できます。さらにデータを収集する必要がある場合があります。何が機能し、何が機能しないかを経験的に学習するため、トレーニング開始後も機能セットの変更が必要になることがあります。

所要時間

次の質問については、目的の矢印をクリックして答えを確認してください。

推測: 機械学習プロジェクトでは、データの準備と変換に通常どのくらいの時間を費やしますか。

プロジェクト時間の半分以上

正解: データセットの構築とデータの変換に、機械学習プロジェクトの大半が費やされます。

プロジェクト時間の半分未満

もっと計画を立てましょう。通常、機械学習プロジェクトでは、80% の時間がデータセットの構築とデータの変換に費やされます。