Datenexploration und Vorverarbeitung für Keras Deep Learning

Bevor Sie ein leistungsstarkes Deep-Learning-Modell erstellen, müssen Sie den entscheidenden Schritt meistern, der den Großteil der Zeit eines Data Scientists in Anspruch nimmt: die Vorbereitung der Daten. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Arbeitsabläufe zum Lesen, Erkunden und Vorverarbeiten von Rohdatensets mit Python, Pandas und Keras. Sie lernen, wie Sie unordentliche reale Daten in saubere, strukturierte Formate umwandeln, die neuronale Netze effizient verarbeiten können. Was Sie lernen: Grundlegende Datenaufbereitungskonzepte und Deep-Learning-Terminologie verstehen; Verschiedene Datenformate mit Pandas lesen und analysieren; Fehlende Werte, Ausreißer und Duplikate identifizieren und verarbeiten; Kategoriale Merkmale codieren und numerische Daten für eine optimale Modellleistung skalieren; Datensätze in Training, Validierung und Tests aufteilen Laden Sie vorverarbeitete Daten direkt in Keras-Modelle. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Datenstrukturen und Definitionen, führt Sie dann Schritt für Schritt durch schriftliche Analysen und schließt mit der Vorbereitung Ihrer sauberen Daten für ein neuronales Netzwerk von Keras ab. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ohne vorherige Deep-Learning-Erfahrung eine solide Grundlage für die Datenaufbereitung schaffen möchten. Beginnen Sie noch heute, die Kunst der Datenvorverarbeitung zu meistern.