Версия сайта для слабовидящих
Генерация признаков – пожалуй, самый творческий этап подготовки данных (Data Preparation) для машинного обучения (Machine Learning). Этот этап еще называют Feature Engineering. Он наступает после...
Зачем нужна очистка данных для Data Mining: 10 главных проблем подготовки датасета и способы их решения
Выборка, полученная в результате первого этапа подготовки данных (Data Preparation), еще пока не пригодна для обработки алгоритмами машинного обучения, поскольку информацию необходимо очистить. Сегодня мы...
Отберем то, что нужно Data Mining: как сформировать датасет для машинного обучения
Мы уже рассказывали о важности этапа подготовки данных (Data Preparation), результатом которого является обработанный набор очищенных данных, пригодных для обработки алгоритмами машинного обучения (Machine Learning)....
Как подготовить данные к моделированию: 5 операций Data Preparation
CRISP-DM, SEMMA и другие стандарты Data Mining не случайно выделяют подготовку данных в отдельную фазу. Data Preparation - весьма трудоемкий итеративный процесс, который занимает до...
Как и зачем HR использует Big Data: технологии больших данных в управлении человеческими ресурсами
Как измерить управленческий опыт, предсказать и предотвратить профессиональное выгорание, быстро найти подходящего кандидата и сформировать высокоэффективную команду с помощью Big Data – разбираемся в HR-аналитике...