Знание ваших данных является решающим фактором для машинного обучения. Мы все знакомы с термином Garbage in, Garbage out (или GIGO для краткости), возникшим в области статистики и науки о данных, чтобы проиллюстрировать тот факт, что качество выходных данных, полученных от модели ML, в значительной степени зависит от качества. информации, которая была введена. Если ваши данные недействительны или точны, ваши результаты бесполезны. «Мусорные данные» – это данные, которые просто заполнены..

Версия без кода от поклонника Tesla для решения дилеммы абстракции и инкапсуляции в объектно-ориентированном дизайне программного обеспечения. Почему так предпочтительнее объектно-ориентированное программирование? Помимо того, что он был широко принят и востребован на протяжении десятилетий, его предпочитают, потому что он имеет смысл для человеческого мозга! Это имеет смысл, потому что это ближе к реальной жизни. Абстракция и инкапсуляция - основные инструменты в распоряжении..