Более 50 открытых наборов для ваших исследований Хорошее исследование в машинном обучении начинается с подходящего набора данных. Нет необходимости тратить целый вечер на создание собственного набора в MySQL или, что еще хуже, в Excel...

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...