ОБРАБОТКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы

  • М. А. ШЕВЦОВ Полоцкий государственный университет

Аннотация

Предварительная обработка и очистка данных являются важными задачами, которые обычно необходимо выполнить, прежде чем набор данных можно будет эффективно использовать для машинного обучения. В статье рассматриваются способы повышения эффективности данных.

Библиографические ссылки

microsoft.com [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/prepare-data. Дата доступа: 19.09.2019.

kdnuggets.com [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.kdnuggets.com/2018/12/six-steps-master-machine-learning-data-preparation.html. Дата доступа: 19.09.2019.

machinelearningmastery.com [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://machinelearningmastery.com/how-to-prepare-data-for-machine-learning/. Дата доступа: 19.09.2019.

Электронный сборник трудов молодых специалистов Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой. Промышленность

Загрузки

Опубликован

2019-12-10

Выпуск

№ 30 (2019): Электронный сборник трудов молодых специалистов Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой. Промышленность

Раздел

Информационные технологии

Как цитировать

ШЕВЦОВ, М. А. (2019). ОБРАБОТКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. Путь в науку. Прикладные науки. Промышленность, (30), 167-168. извлечено от https://journals.psu.by/specialists_industry/article/view/4707

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.