JAK PRZYGOTOWAĆ DANE DO UCZENIA MASZYNOWEGO? 📊 MACHINE LEARNING W PRAKTYCE

☕ Napijmy się razem kawy, wesprzyj moją działalność: https://buycoffee.to/ksieradzinski 🐍 Poznaj tajniki Pythona od podstaw! Rozpocznij swoją przygodę z programowaniem: 👉 https://pystart.pl 🤖 Stwórz aplikacje z AI! Wejdź w świat sztucznej inteligencji z naszym kursem: 👉 https://dokodu.it/kursy/openaidev Jak przygotować dane do uczenia maszynowego? W tym filmie omawiamy kluczowe kroki niezbędne w pracy z danymi dla projektów machine learning. Dowiesz się, jak zbierać, oczyszczać i transformować dane, aby Twoje modele działały lepiej i były bardziej precyzyjne. 🎯 Czego się nauczysz w tym odcinku? Jak zbierać dane z różnych źródeł (bazy danych, CSV, scraping). Proces oczyszczania danych: usuwanie braków i wartości odstających. Normalizacja i standaryzacja – kiedy stosować i jakie mają zastosowanie? Inżynieria cech: tworzenie nowych cech, takich jak cena całkowita. Podział danych na zbiory treningowe i testowe – dlaczego to ważne? 💡 Praktyczna część w Pythonie: Zbieranie i ładowanie danych za pomocą pandas. Czyszczenie danych i przygotowanie ich do analizy. Wykorzystanie bibliotek pandas i scikit-learn do normalizacji i standaryzacji. Tworzenie nowych cech oraz wyciąganie informacji z danych (np. miasta z adresów). 🔗 Przydatne linki wspomniane w filmie: Kaggle – darmowe bazy danych do eksperymentów https://www.kaggle.com/ Google Dataset Search – wyszukiwarka datasetów https://datasetsearch.research.google... Publiczne dane rządowe USA https://data.gov/