Bekerja dengan Set Data Awam untuk Pembelajaran Mesin

Mencari data yang betul adalah langkah pertama dan paling penting dalam mana-mana projek sains data atau pembelajaran mesin. Kursus ini membimbing anda melalui set data awam standard paling terkenal yang digunakan di seluruh dunia untuk melatih dan menguji algoritma. Anda akan beralih daripada seorang pemula yang tertanya-tanya di mana untuk mencari data berkualiti kepada seorang pengamal yang yakin yang mampu memuatkan, membersihkan, dan meneroka set data asas. Anda akan mempelajari struktur set data klasik merentasi domain tabular, imej dan teks, memahami cara menyediakannya untuk analisis. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami struktur dan sejarah set data awam asas seperti Iris, MNIST, dan COCO - Memuatkan dan meneroka data sumber terbuka menggunakan pustaka Python moden dan dataframes - Mengaplikasikan teknik pembersihan dan pra-pemprosesan data penting untuk mengendalikan nilai yang hilang dan hingar - Menganalisis ciri set data untuk memilih algoritma pembelajaran mesin yang betul untuk tugas anda - Mengenal pasti bias, batasan, dan pertimbangan pelesenan dalam repositori data awam - Berlatih menstrukturkan saluran data anda sendiri untuk analitik yang bersih dan boleh direplikasi Kursus bermula dengan konsep asas struktur data, format, dan pelesenan. Anda kemudian akan meneruskan melalui tunjuk cara bertulis menganalisis set data tabular dan multimodal dunia sebenar langkah demi langkah. Kursus ini direka untuk penganalisis data pemula, jurutera pembelajaran mesin yang bercita-cita tinggi, dan pelajar yang ingin tahu tanpa pengalaman sains data sebelumnya. Mula meneroka blok binaan pembelajaran mesin moden dan tingkatkan kemahiran analisis data anda hari ini.