Làm việc với các tập dữ liệu công cộng cho học máy

Tìm kiếm dữ liệu đúng là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong bất kỳ dự án khoa học dữ kiện hay học máy nào. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các tập dữ liêu công cộng tiêu chuẩn nổi tiếng nhất được dùng trên toàn thế giới để huấn luyện và thử nghiệm thuật toán. Bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu tự hỏi tìm dữ liệu chất lượng ở đâu sang một người thực hành tự tin có khả năng tải, dọn dẹp, và khám phá các tập dữ kiện cơ bản. Bạn cũng sẽ học cấu trúc của các tập tin dữ liêu cổ điển qua các miền bảng, ảnh, và văn bản, hiểu cách chuẩn bị chúng cho phân tích. Bạn sẽ học được: - Hiểu cấu trúc và lịch sử của các tập dữ liệu công cộng cơ bản như Iris, MNIST và COCO - Tải và khám phá dữ liệu mã nguồn mở bằng thư viện Python hiện đại và dataframe - Apply essential data cleaning and preprocessing techniques to handle missing values and noise - Phân tích các đặc điểm của tập dữ liệu để chọn thuật toán học máy phù hợp cho nhiệm vụ của bạn - Nhận dạng thành kiến, hạn chế và các vấn đề cấp phép trong kho dữ liệu công cộng - Luyện tập cấu trúc các đường ống dữ liệu của bạn cho phân tích sạch, tái tạo Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản về cấu trúc dữ liệu, định dạng, và cấp phép. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các bài viết phân tích các bảng và tập dữ kiện đa phương thức thế giới thực từng bước một. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu, kỹ sư học máy tham vọng, và sinh viên tò mò không có kinh nghiệm khoa học dữ kiện trước đó. Bắt đầu khám phá các khối xây dựng của học máy hiện đại và nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn hôm nay.