Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка
Автор книги: id книги: 3249308     Оценка: 0.0     Голосов: 0     Отзывы, комментарии: 0 199 руб.     (2,3$) Купить и читать книгу Электронная книга Жанр: Правообладатель и/или издательство: Автор Дата публикации, год издания: 2025 Дата добавления в каталог КнигаЛит: Возрастное ограничение: 12+ Оглавление

Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.

Описание книги

Окунитесь в мир данных с книгой "Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка". Эта фундаментальная работа предлагает уникальную возможность взглянуть на хранение и обработку данных через призму новейших технологий. Каждая глава раскрывает секреты ключевых процессов работы с данными: от их сбора до финального формирования в удобные для обучающих моделей форматы. Узнайте, почему высокое качество данных – это основа успеха в разработке моделей, как правильно определять цели и выбирать стратегически верные методы обработки текстовых, изображенческих и временных рядов, и как автоматизировать процессы даже при минимальных ресурсах. Автор подробно освещает этичные и юридические аспекты работы с данными, акцентируя внимание на важности очистки, разметки и нормализации. Эта книга станет вашим надежным проводником в сложной, но захватывающей сфере машинного обучения, открывая перед вами перспективы успешного управления данными. Обложка: Midjourney – Лицензия

Оглавление

Группа авторов. Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Введение

Значение и использование данных для машинного обучения

Основные этапы работы с данными для обучения моделей

Почему качество данных критически важно для анализа

Определение целей и задач при сборе данных

Типы данных для машинного обучения

Различия между структурированными и неструктурированными данными

Преимущества и особенности работы с текстовыми данными

Методы обработки изображений и видеоданных для обучения

Особенности работы с временными рядами в моделях анализа

Сбор данных для машинного обучения

Источники данных: открытые, закрытые, пользовательские

Методы веб-скрейпинга и их особенности применения

Этичные подходы и юридические аспекты сбора данных

Автоматизация процессов сбора данных: инструменты и платформы

Подготовка данных перед использованием

Удаление дубликатов и несущественных значений из набора

Заполнение пропусков: стратегии и их эффективность

Основные подходы к нормализации и стандартизации данных

Обработка выбросов и редких значений в крупных наборах

Разметка данных для обучения моделей

Почему разметка данных имеет решающее значение

Способы автоматической и полуавтоматической разметки

Использование аутсорсинга и краудсорсинга для разметки файлов

Особенности разметки мультимедийных, текстовых и звуковых данных

Очистка данных для повышения точности моделей

Поиск, определение и устранение ошибок в исходных данных

Работа с несбалансированными данными или классами

Объединение и удаление некачественных или противоречивых данных

Роль экспертов и специалистов в очистке сложных наборов

Финальное преобразование данных для обучения

Сохранение данных в необходимых форматах для использования

Документирование всех изменений в наборах информации

Выводы и значимость качественной работы с данными

Заключение

Обобщение ключевых аспектов работы с данными

Основные вызовы при работе с данными для обучения

Будущее обработки и подготовки данных для моделей

Добавление нового отзыва

Комментарий Поле, отмеченное звёздочкой  — обязательно к заполнению

Отзывы и комментарии читателей

Нет рецензий. Будьте первым, кто напишет рецензию на книгу Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка
Подняться наверх