Уровень статьи: средний Мои клиенты часто спрашивают меня об особенностях тех или иных методов предварительной обработки данных, зачем они нужны и когда их использовать. Я расскажу о нескольких распространенных (и не очень) методах предварительной обработки в серии статей на эту тему. В этой серии о предварительной обработке: Стандартизация данных — Краткое объяснение — для начинающих Нормализация данных — Краткое объяснение — для начинающих Горячее кодирование —..

ПУТЕШЕСТВИЕ В НАУКЕ ДАННЫХ 5 важных методов предварительной обработки, которые следует учитывать перед применением алгоритмов машинного обучения Данные скоро станут самым ценным активом в мире. Обзор Благодаря новым технологическим усовершенствованиям количество публикуемых данных значительно увеличилось. У нас есть много данных от здравоохранения до экономики, от окружающей среды до космоса. И все они ждут, чтобы их поняли. Осмысление этих данных может стать решением многих..

В этом быстро меняющемся мире данные растут в геометрической прогрессии, и их можно использовать в исследованиях в качестве операций с большими данными. Для одной и той же области поля доступны разные типы данных, которые можно анализировать в дальнейшем. Мультимодельные данные Мы, люди, можем использовать несколько видов данных, таких как видеосцены, изображения, звук и т. д. Такие данные можно использовать для решения конкретной проблемы, которая может извлекать результаты анализа из..

Обработка естественного языка становится одним из самых популярных используемых методов. Это метод, используемый для программирования компьютеров для понимания, обработки и анализа огромных объемов данных на естественном языке человека, таких как текст, речь и т. Д. Предположим, к примеру, мы читаем рецензии на книгу, и мы, люди, можем понять, просто взглянув на рецензии, что это положительный или отрицательный, верно? Но как тогда машины понимают эти настроения? Здесь на сцену выходит..