把持机器学习中数据准备的六个步骤

更新时间:2019-01-27

1 你如何做数据准备?有哪些留心点?

步骤1 数据收集

要创立一个成功的机器学习模型,组织必须有才干在部署到生产环境之前对它们进行训练、测试和验证。数据预备技能正在被用来创建古代机器学习所需的干净和标注的数据,然而,从历史上看,好的DP比机器学习过程的任何其余部分都要花费更多的时间。

遗憾的是,业务用户通常不具备数据科学技巧,因此缩小这一差距能够快捷从数据中获取价值。因而,良多人都在应用数据准备(DP)来帮助数据迷信家和ML从业者倏地准备和说明他们的企业数据,以便跨企业扩展数据对剖析工作的价值。

如何收集跟准备数据是可信ML模型的基础

当今组织连续寻找快速,准确地准备数据的方法,以解决他们的数据挑衅并实现机器学习(ML)。 但在将数据引入机器学习模型或任何其余分析名目之前,确保其数据明白,一致且准确非常重要。 因为今天的大局局部析都依靠于数据的高下文,因此最好由最濒临实际数据的人实现任务; 可以将预感,实际和业务常识应用于数据的业务范围专家。

减少数据筹备所需的时光已经变得越来越主要,由于它留下了更多的时间来测试、优化和优化模型,从而发现更大的价值。为了分析跟机器学习盘算准备数据,团队可能加速机器学习和数据科学名目,以供应身临其境的客户闭会,通过下面六个关键步骤来加速和主动化数据到洞察的管道。

为了分析和机器学习计划准备数据,团队可以加速机器学习和数据科学项目,以供给身临其境的客户休会,通过下面六个关键步骤来加速和自动化数据到洞察的管道。

这是迄今为止最重要的第一步,因为它处理了个别性的挑战,包括:自动判断存储在.csv(逗号分隔)文件中的数据字符串中的相关属性将高度嵌套的数据结构(如XML或JSON文件中的数据构造)解析为表格形式,以便更容易地扫描和模式检测。从外部存储库搜查和标识相关数据。



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