Makine Öğrenimi Sınıflandırması için Veri Hazırlama

Vakaları sınıflandırmak veya sonuçları tahmin etmek için herhangi bir makine öğrenimi modelini eğitebilmenizden önce, temiz ve güvenilir verilere ihtiyacınız vardır. Kötü veri hazırlama, başarısız sınıflandırma projelerinin önde gelen nedenidir ve bu da veri temizlemeyi, veri alanında kariyer yapmak isteyen her profesyonel için en kritik beceri haline getirir. Bu metin tabanlı kurs, sınıflandırma uygulamaları için ham veri kümelerini hazırlamanın temel adımlarında size rehberlik eder. Veri kalitesi sorunlarını nasıl belirleyeceğinizi, geçmiş tutarsızlıkları nasıl ele alacağınızı ve etik hususları akılda tutarak veri kümelerinizi en iyi tahmine dayalı performans için nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Özellikle sınıflandırma görevleri için veri ön işlemenin temel prensiplerini anlayın; Eksik değerler ve aykırı değerler dahil olmak üzere yaygın veri kalitesi sorunlarını belirleyin ve düzeltin; Kategorik ve sayısal verileri biçimlendirmek için modern özellik mühendisliği (feature engineering) tekniklerini uygulayın; Zaman içinde tutarlılığı sağlamak için geçmiş veri ayarlamalarını değerlendirin; Adil modeller oluşturmak için veri kümelerinizdeki etik çıkarımları ve yanlılığı ele alın; Model eğitiminden önce sistematik kalite kontrolleri kullanarak verilerinizin hazır olup olmadığını doğrulayın. Pratik temizleme tekniklerine ve etik yönergelere geçmeden önce sınıflandırma veri yapılarının temel tanımlarıyla başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve yapılandırılmış kod örnekleri aracılığıyla, veri hazırlama için sağlam bir iş akışı oluşturacaksınız. Bu kurs, veri analisti adayları, başlangıç seviyesindeki geliştiriciler ve veri hattının (data pipeline) kritik ilk adımında ustalaşmak isteyen makine öğrenimiyle ilgilenen herkes için tasarlanmıştır. Daha önce veri mühendisliği deneyimi gerekmemektedir. Ham, dağınık veri kümelerini tahmine dayalı modeller için yüksek kaliteli girdilere dönüştürmek üzere okumaya bugün başlayın.