
Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка
Погрузитесь в увлекательный мир анализа данных с изданием "Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка". Это важное руководство предлагает глубокое понимание процессов хранения, обработки и подготовки данных с использованием передовых технологий. В каждой главе читатель знакомится с основами ключевых этапов работы с данными — от их начального сбора до окончательной форматизации для обучения моделей машинного обучения.
Почему качество данных имеет критическое значение для успешного построения моделей? Как определить правильные цели и выбрать наиболее эффективные методики для обработки текстовых данных, изображений и временных рядов? Как можно оптимизировать процессы даже с ограниченными ресурсами? Ответы на эти и многие другие вопросы вы найдете на страницах этой книги.
Автор тщательно рассматривает этические и правовые аспекты работы с данными, подчеркивая, как важно организовать процессы очистки, разметки и нормализации, чтобы гарантировать соответствие стандартам и закону. Это издание станет вашим надежным компаньоном в многообразном и динамичном мире машинного обучения, открывая новые горизонты для эффективного управления данными и их использования в различных проектах и исследованиях.
Если вы стремитесь к тому, чтобы развивать свои навыки в области данных и подготовить себя к вызовам, которые появляются на пути к построению инновационных решений, эта книга станет для вас настоящим кладезем знаний и практических рекомендаций. Не упустите возможность улучшить свои навыки в столь важной и перспективной области!
Обложка: Midjourney – Лицензия
Почему качество данных имеет критическое значение для успешного построения моделей? Как определить правильные цели и выбрать наиболее эффективные методики для обработки текстовых данных, изображений и временных рядов? Как можно оптимизировать процессы даже с ограниченными ресурсами? Ответы на эти и многие другие вопросы вы найдете на страницах этой книги.
Автор тщательно рассматривает этические и правовые аспекты работы с данными, подчеркивая, как важно организовать процессы очистки, разметки и нормализации, чтобы гарантировать соответствие стандартам и закону. Это издание станет вашим надежным компаньоном в многообразном и динамичном мире машинного обучения, открывая новые горизонты для эффективного управления данными и их использования в различных проектах и исследованиях.
Если вы стремитесь к тому, чтобы развивать свои навыки в области данных и подготовить себя к вызовам, которые появляются на пути к построению инновационных решений, эта книга станет для вас настоящим кладезем знаний и практических рекомендаций. Не упустите возможность улучшить свои навыки в столь важной и перспективной области!
Обложка: Midjourney – Лицензия
Читать бесплатно онлайн Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка - Артем Демиденко
Вам может понравиться:
- Сила наблюдателя: Профайлинг для переговоров и отношений - Артем Демиденко
- Как мы думаем: Введение в когнитивную науку - Артем Демиденко
- Прочитай собеседника: Практика эмоционального интеллекта - Артем Демиденко
- Кто перед тобой: Как читать людей по невербальным сигналам - Артем Демиденко
- Эмоции под контролем: Навык, который меняет всё - Артем Демиденко
- История продаёт: Как использовать сторителлинг в работе и жизни - Артем Демиденко
- Сторителлинг от А до Я: Научись говорить интересно - Артем Демиденко
- Гармония внутри: Как быть спокойным и понятым - Артем Демиденко
- Создаем вирус и антивирус - Игорь Гульев
- Программист-фанатик - Чед Фаулер
- Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри - Сергей Тарасов
- Нейро Финансы - Дмитрий Романофф
- Бот для Телеграм: Создаем бота для бизнеса с нуля - Артем Демиденко
- Операционные системы Linux: полное руководство для пользователя и программиста - Программист
- Настольная памятка по редактированию замужних женщин и книг - Владимир Шапко
- Приключение Маленького Землеройки. Книга пятая - Светлана Демушкина
- Притворись нормальным - Алексей Куксинский
- Нарисуй мне ветер - Галина Замай