Tóm tắt
Trong mô-đun này, bạn đã học được cách sử dụng Python để khám phá, trực quan hóa và thao tác với dữ liệu. Thăm dò dữ liệu là cốt lõi của khoa học dữ liệu và là một yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu và máy học.
Máy học là một tập hợp con của khoa học dữ liệu đề cập đến việc lập mô hình dự đoán. Nói cách khác, máy học sử dụng dữ liệu để tạo các mô hình dự đoán để dự đoán các giá trị không xác định. Bạn có thể sử dụng máy học để dự đoán một siêu thị cần đặt mua bao nhiêu thực phẩm hoặc xác định thực vật trong ảnh.
Máy học hoạt động bằng cách xác định mối quan hệ giữa các giá trị dữ liệu mô tả các đặc điểm của một thứ gì đó (của nó có tính năng, chẳng hạn như chiều cao và màu sắc của một cây) và giá trị chúng ta muốn dự đoán (nhãn , chẳng hạn như loài thực vật). Các mối quan hệ này được xây dựng thành một mô hình thông qua một trình đào của bạn.