Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают...

Предварительная обработка данных (data preprocessing) — это, возможно, самый важный и трудоемкий этап в любом проекте по анализу данных или машинному обучению. Качество вашей модели или анализа напрямую зависит от качества данных, которые вы в неё подаете. Существует золотое правило: "Мусор на входе — мусор на выходе" (Garbage In, Garbage Out). Этот гайд проведет вас через стандартный и логически выверенный процесс подготовки данных с использованием популярных библиотек Python, таких как Pandas, NumPy и Scikit-learn...