Makine Öğrenmesi için Kamu Veri Tasarımları ile Çalışmak

Doğru veriyi bulmak, her veri bilimi veya makine öğrenimi projesinin ilk ve en önemli adımıdır. Bu kurs, algoritmaları eğitmek ve test etmek için küresel olarak kullanılan en ünlü, standart kamu veri kümeleri aracılığıyla size rehberlik eder. Kaliteli verileri nerede bulabileceğini merak eden bir acemiden, temel veri kümelerini yükleme, temizleme ve keşfetme yeteneğine sahip güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız.Tablo, resim ve metin alanlarındaki klasik veri kümelerinin yapısını öğrenecek, analiz için nasıl hazırlanacağını anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Iris, MNIST ve COCO gibi temel kamu veri setlerinin yapısını ve tarihini anlamak - Modern Python kütüphaneleri ve veri çerçevelerini kullanarak açık kaynaklı verileri yükleyin ve keşfedin - Eksik değerleri ve gürültüyü yönetmek için gerekli veri temizleme ve ön işleme tekniklerini uygulayın - Göreviniz için doğru makine öğrenme algoritmasını seçmek için veri kümesi özelliklerini analiz edin - Kamu veri depolarındaki önyargıları, kısıtlamaları ve lisanslama dikkatlerini tanımlayın - Temiz, tekrarlanabilir analizler için kendi veri boru hatlarınızı yapılandırmayı pratik edin Ders veri yapılandırma, formatlar ve lisanslama temel kavramlarıyla başlar. Daha sonra gerçek dünya tablosu ve çoklu mod veri kümelerini adım adım analiz eden yazılı yürüyüşler yoluyla ilerlersiniz. Bu kurs, yeni başlayan veri analistler, umut verici makine öğrenimi mühendisleri ve önceden veri bilimi deneyimi olmayan meraklı öğrenciler için tasarlanmıştır. Modern makine öğreniminin yapı taşlarını keşfetmeye başlayın ve veri analizi becerilerinizi bugün yükseltin.