Сводка
В этом модуле вы узнали, как использовать Python для изучения, визуализации и обработки данных. Исследование данных находится в основе обработки и анализа данных и является ключевым элементом в анализе данных и машинном обучении.
Машинное обучения — это часть процесса обработки и анализа данных, который имеет дело с прогнозным моделированием. Другими словами, машинное обучение использует данные для создания прогнозных моделей для прогнозирования неизвестных значений. Вы можете использовать машинное обучение для прогнозирования того, сколько продуктов питания супермаркету нужно заказать или определить растения на фотографиях.
Машинное обучение работает путем определения связей между значениями данных, описывающими характеристики чего-либо (например, высоту и цвет растения) и значение, которое мы хотим предсказать (метка, например вид растения). Эти связи встраиваются в модель в процессе обучения.
Задача: анализ данных о рейсах
Если упражнения в этом модуле вдохновили вас попробовать исследовать данные для себя, почему бы не взять на себя вызов реального мирового набора данных, содержащего записи о полетах из Министерства транспорта США? Задачу вы найдете в записной книжке 01 - Flights Challenge.ipynb.
Примечание.
Время выполнения этой необязательной задачи не включается в предполагаемое время для этого учебного модуля. Вы можете потратить столько времени на это, сколько вам нравится!