В современной среде данных предостаточно. Нет данных, нет активности, нет процессов; так просто, как, что. Каждая отрасль, будь то образование, информационные технологии, здравоохранение или автомобилестроение, полагается на данные в своей повседневной деятельности. Каждую минуту огромные объемы данных перемещаются по отраслям. Однако данные бессмысленны до тех пор, пока они не достигают основной цели — предоставления правильной информации нужным людям в нужное время. На первом..

Предварительная обработка данных / очистка данных / обработка данных - это ритуал, который должен выполнить каждый специалист по данным, прежде чем данные будут использоваться для какой-либо модели машинного обучения. В этом блоге мы рассмотрим несколько упрощенных шагов по предварительной обработке наших данных. 1. Поиск и обработка отсутствующих значений 2. Форматирование данных 3. Нормализация данных 4. Группирование данных / преобразование числовых данных в категориальные..

Среди многих распространено заблуждение, что ИИ - это волшебный черный ящик, который превращает ваши данные в золото! Отчасти это правда. ИИ действительно превращает ваши данные в золото (хотя и не в буквальном смысле), если вы скармливаете ему данные хорошего качества! Но в современном мире данные хорошего качества - это только вымысел. Так как же это преодолеть? Как вы вводите эти «качественные» данные в свою модель, чтобы воспользоваться всеми преимуществами искусственного интеллекта?..