Краткое содержание курса

Поздравляем с завершением подготовки данных и проектирования функций для машинного обучения!

Теперь вы должны лучше понимать, как:

  • Признайте относительное влияние качества и размера данных на алгоритмы.
  • Установите обоснованные и реалистичные ожидания относительно времени, необходимого для преобразования данных.
  • Объясните типичный процесс сбора и преобразования данных в рамках общего рабочего процесса машинного обучения.
  • Соберите необработанные данные и создайте набор данных.
  • Выборка и разделение набора данных с учетом несбалансированных данных.
  • Преобразование числовых и категориальных данных.