Makine öğrenimi yaşam döngüsündeki ilk zorluğu, sorunu veya fırsatı anlayıp sonraki modelleme aşaması için veri toplama, anlama ve hazırlamadır. Bu ikinci aşama ise bir makine öğrenimi projesi için ayrılan sürenin %50'den fazlasını aldığı tahmin edilmektedir.
Bu eğitim, problem ifadesinin nasıl çevrileceğini, veri kaynaklarını tanımlamayı, ilişkiler ve kalıplar için verileri keşfetmeyi, model için başlangıç girişlerini tanımlamayı, verileri hazırlamayı ve model montaj işlemi için doğrulamayı ele almaktadır.
Önkoşullar
Bu eğitime katılmak için herhangi bir ön koşul yoktur.
Bu eğitime katılmak için herhangi bir ön koşul yoktur.
- Veri bilimi proje metodolojisini anlama
- Veri kaynağı tanımlamasını anlama (yani sorun modeliyle uyumlu kaynaklar)
- Modelleme tekniklerini belirlemek ve doğrulamak için veri bulgularını değerlendirme
- Özellik seçme tekniklerini gözden geçirme
- Veri hazırlama tekniklerini anlama (temizleme, biçimlendirme ve karıştırma yaklaşımları)
- Veri boru hatları için planlama (proaktif ve yeniden kullanılabilir veri hazırlığı)
- Veri anlama ve veri hazırlama için veri görselleştirme tekniklerini anlama