Chuẩn bị dữ liệu cho Machine Learning: Hướng dẫn từng bước

dài quá đọc không nổi

Nhiều doanh nghiệp cho rằng việc cung cấp khối lượng lớn dữ liệu vào công cụ ML là đủ để tạo ra các dự đoán chính xác. Sự thật là nó có thể dẫn đến một số vấn đề, chẳng hạn như sai lệch thuật toán hoặc khả năng mở rộng hạn chế. Sự thành công của học máy phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu. Và điều đáng buồn là: tất cả các bộ dữ liệu đều có sai sót. Đó là lý do tại sao việc chuẩn bị dữ liệu là rất quan trọng đối với học máy. Nó giúp loại trừ những điểm không chính xác và sai lệch vốn có trong dữ liệu thô, để mô hình ML thu được tạo ra các dự đoán chính xác và đáng tin cậy hơn.