Публикации по теме 'data-cleaning'
Введение в предварительную обработку данных для машинного обучения и науки о данных
Предварительная обработка данных — это процесс подготовки необработанных данных и приведения их в соответствие с моделью машинного обучения. Это первый и решающий шаг при создании модели машинного обучения.
При создании проекта машинного обучения мы не всегда сталкиваемся с чистыми и отформатированными данными. И при выполнении любой операции с данными, в обязательном порядке очищать их и выкладывать в форматированном виде. Поэтому для этого мы используем задачу предварительной обработки..
Эффективные стратегии управления пропущенными значениями и удаления тренда данных временных рядов
Данные временного ряда представляют собой последовательность наблюдений, записанных через равные промежутки времени, и обычно используются в различных областях, таких как финансы, экономика и инженерия. Однако данные временных рядов часто могут содержать шум, выбросы, пропущенные значения и другие аномалии, которые могут повлиять на анализ и интерпретацию данных . Следовательно, очистка данных является важным шагом в процессе анализа временных рядов, который обычно необходим перед..
ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ, ОБЪЯСНЕННЫЕ НА ПРИМЕРАХ
СОДЕРЖАНИЕ
1. Введение
2. Сбор данных
3. Оценка данных
4. Очистка данных
ВВЕДЕНИЕ
Говорят, что данные — это топливо будущего, и, как и любое другое топливо, они должны пройти через нефтеперерабатывающий завод, чтобы стать полезными. Мы научимся уточнять данные, чтобы сделать их полезными. Процесс уточнения не является очисткой данных. Не удивляйтесь, это называется обработкой данных. Хотя заблуждение состоит в том, что очистка данных является важным шагом в обработке..
Расширьте возможности своего обучения с помощью данных SERP
Расширьте возможности своего обучения с помощью данных SERP
Это часть серии блогов по внедрению искусственного интеллекта. Если вас интересует предыстория этой истории или ее развитие:
На предыдущих неделях мы изучали, как создать настраиваемый элемент управления процессом обучения для автоматического обучения. На этой неделе мы поговорим о расширении возможностей вашего обучения с помощью данных SERP и об автоматическом тестировании обученных моделей.
Как очистить Google..
От оптического распознавания хаоса к оптическому распознаванию символов: автостопом по сортировке…
Вы устали щуриться на экран, пытаясь разобраться в искаженном тексте, выдаваемом вашей ультрасовременной системой OCR? Вы когда-нибудь чувствовали, что ваш вывод OCR больше похож на авангардную поэзию, чем на простой английский? Что ж, вы не одиноки. Известно, что системы OCR преобразуют простое текстовое изображение в строку символов, которые выглядят так, как будто они были случайно набраны на клавиатуре. Но не беспокойтесь! Наше руководство поможет вам освоить волшебство машинного..
Наука о данных на высоте 30 000 футов: использование K-средних для удовлетворения потребностей авиакомпаний
Отправьтесь вместе со мной в захватывающее путешествие, основанное на данных, поскольку мы демистифицируем удовлетворенность авиапассажиров с помощью алгоритма кластеризации K-средних. В этом пошаговом руководстве я проведу вас через весь процесс, убедившись, что у вас есть все инструменты и знания, необходимые для навигации в этом исследовании науки о данных.
Привет, я Da Data Guy! Прежде чем я начну, если вас интересуют Power BI, Python, Data Science и SQL, подпишитесь на меня на..
Апрельская нехватка топлива в Кении — взгляд на данные
Кения столкнулась с нехваткой топлива, которая переросла в кризис, когда автомобилисты застревали в длинных очередях за заправкой, поскольку крупные заправочные станции сообщали о нехватке топлива.
Нехватка топлива по всей стране была вызвана тем, что с четверга (14 апреля 2022 г.) перебои с поставками должны были уменьшиться после того, как маркетологи увеличили поставки на станции со складов.
Статьи о нехватке топлива и ее причинах...
