Úvod do dat pro strojové učení
Síla modelů strojového učení vychází z dat, která se používají k jejich trénování. Prostřednictvím obsahu a cvičení prozkoumáme, jak porozumět vašim datům, jak je kódovat, aby ho počítač mohl správně interpretovat, jak vyčistit případné chyby a tipy, které vám pomůžou vytvářet vysoce výkonné modely.
Cíle výuky
V tomto modulu:
- Vizualizace velkých datových sad pomocí průzkumné analýzy dat (EDA)
- Vyčištění chyb v datové sadě
- Předpověď neznámých hodnot pomocí číselných a kategorických dat
Požadavky
Některé znalosti konceptů strojového učení – například modely a náklady – jsou užitečné, ale nejsou nezbytné.