PYTHON ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Python широко используется для подготовки данных в сфере машинного обучения. Процесс подготовки данных включает в себя очистку, обработку, преобразование, масштабирование и множество других действий, чтобы данные были готовы для обучения моделей машинного обучения.

Python предоставляет богатый набор библиотек и инструментов, которые помогают в подготовке данных. Одна из популярных библиотек - Pandas, имеет множество функций для загрузки, очистки, анализа и обработки данных в виде таблицы. Она также предоставляет удобный интерфейс для работы с различными источниками данных.

Пример загрузки данных в Pandas:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

Еще одна популярная библиотека для работы с данными - NumPy, которая имеет множество удобных функций для операций с массивами и матрицами. Она также может использоваться для масштабирования данных, нормализации и других операций.

Пример масштабирования данных с использованием NumPy:

import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaled_data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)
print(scaled_data)

Python также имеет множество других библиотек для работы с данными, таких как Scikit-learn, TensorFlow, Keras и многие другие. Каждая из этих библиотек имеет свои уникальные функции и возможности, которые помогают в подготовке данных для машинного обучения.

Предобработка данных

Как подготовить свой набор изображений в Keras - Глубокие нейронные сети на Python

Подготовка (pre-processing) данных

Как учить Python с нуля в 2023?

1.1 Python как инструмент для анализа данных и решения задач машинного обучения

Практика в библиотеке SKLearn: предобработка данных // Основы машинного обучения

Как готовятся данные для машинного обучения?

Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки - #4 нейросети на Python

BLGPG-ADCE9CBCA70B-24-11-24-00

Новые материалы: