Metódy čistenia a filtrácie
DETEKCIA OUTLIERS
Odstránenie anomálií a extrémnych hodnôt, ktoré by mohli skresliť štatistické rozdelenie modelu a viesť k chybným záverom.
Základy a princípy MLIMPUTÁCIA CHÝBAJÚCICH DÁT
Dopĺňanie prázdnych polí v datasete pomocou mediánu, priemeru alebo pokročilých regresných techník pre zachovanie kontinuity.
Katalóg algoritmov"Kvalita výstupu modelu strojového učenia je priamo úmerná čistote vstupných dát. Proces čistenia zahŕňa deduplikáciu, opravu syntaktických chýb a zjednotenie formátov dátumov a mien."
Feature Engineering a Nástroje
Inžinierstvo príznakov transformuje surové dáta do formátu, ktorý lepšie reprezentuje podstatu problému. Ide o vytváranie nových premenných, ktoré pomáhajú modelom identifikovať skryté vzorce.
- / Normalizácia a škálovanie: Úprava číselných rozsahov tak, aby žiadny príznak nedominoval nad ostatnými kvôli svojej magnitúde.
- / One-Hot Encoding: Konverzia kategorických dát (napr. názvy miest) na binárne vektory zrozumiteľné pre matematické operácie.
Zdroje a datasety
Pre trénovanie modelov je nevyhnutný prístup k rozsiahlym a overeným dátovým sadám. Nižšie nájdete odporúčané platformy pre zber informácií.