Думаете, что у вас хорошая инфраструктура EDA? Подумайте еще раз.
Вам кажется, что у вас отличная инфраструктура EDA? Пересмотрите свое мнение.
Хороший data scientist знает свои данные вдоль и поперек. Для создания хорошей модели вам необходимо быть тесно связанным с данными.
Запуск и завершение проекта по машинному обучению определенно волнительно. Однако, приведение продукта машинного обучения от начала до конца – это задача намного сложнее, чем можно предположить.
Построение всестороннего конвейера машинного обучения подобно созданию тонко настроенной симфонии, где каждая нота, начиная от предварительной обработки данных и заканчивая оценкой модели, гармонично способствует созданию предсказательных и интеллектуальных систем. Для этого сначала вам нужно освоить навык понимания ваших данных.
“Фреймворки обеспечивают основы успешной структуры; без них это всего лишь плоть без костей.”
- Адепт изменил многомодовую игру с Fuyu
- Что такое Декларация Блечли, подписанная 28 странами?
- ЧатДев Коммуникативные агенты для разработки программного обеспечения
— Тим Фарго
Почему так важно иметь эффективную структуру?
Для создания успешного проекта машинного обучения нет места для ошибок. Чтобы справиться с таким достижением, все галочки должны быть поставлены. Отсутствие эффективной структуры позволяет образовываться пробелам и осложнениям в графике проекта, где вы можете упустить что-то маленькое, что может оказать негативное влияние.
Исследование данных
Когда мы начинаем проекты по машинному обучению, многие из нас чувствуют прилив адреналина, строя сложные модели и развитые алгоритмы. В процессе мы часто уделяем меньше внимания самим данным.
В опросе, проведенном Forbes, мы видим, что data scientists тратят значительную часть своего времени на сами данные, будь то исследовательский анализ или предварительная обработка, и лишь небольшая часть на построение алгоритмов. Важно помнить, что машинное обучение не является волшебным. Несмотря на то, что они помогают нам получать идеи, они все еще подвержены качеству входных данных. Крайне важно, чтобы мы могли проверить целостность данных и убедиться, что они соответствуют использованию и цели проекта.
