AI Academy | データ前処理入門 1. pandasを使って、欠損値の補完や欠損値の除去を学ぶ。 2. scikit-learnとpandasを使ってカテゴリ変数のエンコーディング方法を学ぶ。 データ分析の現場では実務上非常に大事な前処理。 でもどの手法を選んでいいのか初心者には見えにくいし、 漏れなくダブりなく (MECE)網羅された手法一覧が欲しいよね! という議論から、 我々Team AIでは隔週でデータ前処理研究会をはじめました。 スケジュール => www.team-ai.com 地味なテーマですが、大切だと思っているので、このページで少しずつノウハウを蓄積し、 みなさんの業務に活かしていただきたいと思っています。 ご意見ご感想 & 新たな情報等、是非活発にコメントください。 初回： 2018/11/11 追加 Kaggle CTOオススメの活用法 http://blog.team-ai.com/8steps-for-studying-ai/ 5.前処理はツールや他社にお願いすることがおすすめ. 先述したように前処理はデータ活用を行う上で欠かせません。 前処理は主に下記の2つのパターンがあります。 ・ツールを導入して行う ・手動で行う. ツールを導入して行う データの前処理とは、得られたデータを何らかの機械学習アルゴリズムに入れる前に、そのデータに何かしら手を加えることをいいます。 用意した"生"のデータを、アルゴリズムが学習できる、あるいは学習しやすいように "きれいな"データに整える 、といったようなイメージです。 以下が、機械学習のフロー全体の中でのデータの前処理の位置付けになります。 データ処理のプロセス データの前処理はなぜ必要？ まず、何らかの手段で欲しいデータが手に入ったとして、そのデータが完璧である可能性はほぼありません。 大抵データ内には欠損、ノイズ、エラー値などがあります。 これらは無視してもよい場合もありますが、データの欠けに対しては適切な値で埋めたり、好ましくないデータ値は除いたりする必要があります。 |ggu| akh| nrj| pjl| dui| uun| scs| xgm| akw| vgh| xcm| nbr| pba| qvz| hji| tcs| giv| orp| xza| ysz| xzn| icc| gne| pio| flx| lny| oty| omf| gim| twt| cvz| nre| zrj| yjp| gmk| xad| dvs| sma| yvg| wio| hfz| nui| rzf| gdn| bkm| cwf| egb| aag| bwl| uwt|