Источник: Nuances of Programming Перед решением любой задачи науки о данных, такой как исследовательский анализ или построение модели, нужно ответить на следующие вопросы: Что вы хотите узнать или обнаружить с помощью данных? Есть ли у вас подходящие для анализа данные? Данные — это ключевая часть любой задачи науки о данных и машинного обучения. Они бывают разных типов: числовые, категориальные и текстовые, а также изображения, звуковые и видеоданные. Возможности прогнозирования модели зависят от качества данных, используемых при ее построении...

Во многих областях исследований поведения животных улучшение нашей способности собирать большие и подробные массивы данных опережает нашу способность их анализировать. Эти разнообразные, сложные и часто высокоразмерные наборы данных демонстрируют нелинейные зависимости и неизвестные взаимодействия по множественным переменным, и могут не соответствовать предположениям многих классических статистических методов. Область машинного обучения предоставляет методологии, которые идеально подходят для задачи извлечения знаний из этих данных...