Introduktion till data för maskininlärning
För att maskininlärningsmodeller ska fungera behöver de tränas med data. Genom innehåll och övningar utforskar vi hur du förstår dina data, hur du kodar dem så att datorn kan tolka dem korrekt, hur du rensar eventuella fel och tips som hjälper dig att skapa modeller med höga prestanda.
Utbildningsmål
I den här modulen kommer du att:
- Visualisera stora datamängder med Exploratory Data Analysis (EDA).
- Rensa felen i en datauppsättning.
- Förutsäga okända värden med hjälp av numeriska och kategoriska data.
Förutsättningar
Viss kunskap om maskininlärningsbegrepp – till exempel modeller och kostnader – är användbar, men inte nödvändig