Публикации по теме feature-engineering

Публикации по теме 'feature-engineering'

Методы подготовки текста при обработке естественного языка: подробное руководство

Введение: Подготовка текста, также известная как предварительная обработка текста, является важным шагом в обработке естественного языка (NLP). Он включает в себя очистку и форматирование необработанных текстовых данных в форме, подходящей и полезной для анализа. Этот шаг важен, потому что качество и количество данных, которые вы вводите в свои модели, значительно влияют на качество ваших результатов. Вот некоторые из ключевых шагов, связанных с подготовкой текста: 1...

Feature Engineering и глубокое обучение для прогнозирования солнечной энергии

Помогает ли функция Engineering DL Models Классическая модель машинного обучения страдала, когда ей бросали вызов неструктурированные данные. Особым случаем в данном случае был ImageNet Challenge, где сначала передовой уровень техники должен был использовать некоторые интеллектуальные функции, созданные вручную, а затем сильный классификатор, такой как SVM. Позже их превзошли модели CNN. Теперь это создание функций, созданных вручную, очень интуитивно понятно и представляет собой..

Декларативное машинное обучение и будущее науки о данных

Декларативное машинное обучение и будущее науки о данных РЕЗЮМЕ. Декларативное машинное обучение может сократить время, усилия и навыки, необходимые для внедрения машинного обучения в производство в самых разных корпоративных средах. Этот блог спонсируется Predibase Ирония моделей машинного обучения (ML) заключается в том, что, хотя они автоматизируют бизнес-решения и процессы, их создание требует много ручных усилий. Команды специалистов по обработке и анализу данных с..

Разработка функций: ключ к раскрытию силы науки о данных

В последние годы наука о данных стала модным словом, и на то есть веские причины. Популярность этой области резко возросла из-за огромного количества данных, генерируемых каждый день, и растущего спроса на идеи и прогнозы, которые можно извлечь из этих данных. Однако наука о данных заключается не только в том, чтобы иметь много данных, но и в том, как их эффективно обрабатывать и анализировать. Здесь в игру вступает разработка функций. Что такое разработка функций? Разработка функций..

Жизненный цикл науки о данных

Пошаговый анализ: от понимания бизнеса к мониторингу моделей Чтобы жизненный цикл Data Science был успешным, важно хорошо понимать каждый раздел и различать все его части. В частности, очень важно понимать разницу между этапом разработки и этапом развертывания , поскольку у них разные требования. это также должно быть удовлетворено деловым аспектом. Большинство проектов Data Science имеют схожий рабочий процесс / структуру, которые вы можете использовать для структурирования..

Полное руководство по разработке функций — часть I

Инжиниринг элементов — это процесс использования знаний предметной области для извлечения признаков из необработанных данных. Эти функции можно использовать для повышения производительности алгоритмов машинного обучения. В целом разработка функций состоит из следующих подэтапов: Преобразование функции Особенности строительства Выбор функции Извлечение признаков Преобразование функции В преобразовании функций у нас есть следующий вид обработки Вменение отсутствующих..

Полное руководство по пониманию ваших данных.

Оглавление · 1) Насколько велики данные? · 2) Как выглядят данные? · 3) Каков тип данных столбца? · 4 ) Есть ли пропущенные значения? · 5) Как выглядят данные математически? · 6) Имеются ли повторяющиеся значения? · 7) Как корреляция между столбцами? · Пример: Самый важный шаг перед началом проекта машинного обучения — сбор данных и их преобразование в более удобный формат. Наша модель машинного обучения просто не может быть обучена на собранных данных; если мы..