Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка

Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
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