Основы сбора и подготовки данных

@Юлия9504 · Регистрация: 27.04.2025

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Лабораторная работа 6
Основы сбора и подготовки данных
Цель работы: Освоить базовые навыки по сбору и подготовки данных из
различных источников для обучения, проверки или тестирования моделей
искусственного интеллекта.
Сбор данных в ИИ и машинном обучении заключается в сборе всесторонних
и репрезентативных наборов данных, охватывающих реальные сценарии. Эти
наборы данных служат основополагающими блоками, на основе которых
разработчики и исследователи могут обучать алгоритмы распознаванию
закономерностей, делать прогнозы или выполнять другие когнитивные задачи.
Инструмент, который будем использовать для анализа данных:
- Google Collab: https://colab.research.google.com/
Набор данных для использования в лабораторной работе в качестве
примера:
- Набор данных – Титаник, https://www.kaggle.com/c/titanic/data, данный
набор загружается в Google Collab для анализа и обработки.
Все наборы данных для работы будут загружены на курс!
Основной файл для работы в качестве примера: train.csv
Прежде чем начать работать с данными, необходимо выполнить
чистку и подготовку данных:
• Обработка пропущенных значений
• Стандартизация форматов данных
• Нормализация числовых значений
• Кодирование категориальных переменных
Для этого необходимо:
1. Импортирование библиотеки - import pandas as pd. Pandas — это
программная библиотека, написанная для языка программирования Python для
манипулирования и анализа данных. Предлагает структуры данных и о

@Mikhaylo · 27.04.2025, 15:22

Аа. Искусственный интеллект!

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Модель заражения группы наркоманов alhaos 17.04.2026 Условия задачи сформулированы тут Суть: - Группа наркоманов из 10 человек. - Только один инфицирован ВИЧ. - Колются одной иглой. - Колются раз в день. - Колются последовательно через. . .	Мысли в слух. Про "навсегда". kumehtar 16.04.2026 Подумалось тут, что наверное очень глупо использовать во всяких своих установках понятие "навсегда". Это очень сильное понятие, и я только начинаю понимать край его смысла, не смотря на то что давно. . .	My Business CRM MaGz GoLd 16.04.2026 Всем привет, недавно возникла потребность создать CRM, для личных нужд. Собственно программа предоставляет из себя базу данных клиентов, в которой можно фиксировать звонки, стадии сделки, а также. . .	Знаешь почему 90% людей редко бывают счастливыми? kumehtar 14.04.2026 Потому что они ждут. Ждут выходных, ждут отпуска, ждут удачного момента. . . а удачный момент так и не приходит.
Фиксация колонок в отчете СКД Maks 14.04.2026 Фиксация колонок в СКД отчета типа Таблица. Задача: зафиксировать три левых колонки в отчете. Процедура ПриКомпоновкеРезультата(ДокументРезультат, ДанныеРасшифровки, СтандартнаяОбработка) / / . . .	Настройки VS Code Loafer 13.04.2026 { "cmake. configureOnOpen": false, "diffEditor. ignoreTrimWhitespace": true, "editor. guides. bracketPairs": "active", "extensions. ignoreRecommendations": true, . . .	Оптимизация кода на разграничение прав доступа к элементам формы Maks 13.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на нетиповом документе, разработанного в конфигурации КА2. Задачи, как таковой, поставлено не было, проделанное ниже исключительно моя инициатива. Было так:. . .	Контроль заполнения и очистка дат в зависимости от значения перечислений Maks 12.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа "ПланированиеПерсонала", разработанного в конфигурации КА2. Задача: реализовать контроль корректности заполнения дат назначения. . .

@Юлия9504 0 / 0 / 0 Регистрация: 27.04.2025 Сообщений: 1

	Основы сбора и подготовки данных 27.04.2025, 08:48. Показов 1469. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Лабораторная работа 6 Основы сбора и подготовки данных Цель работы: Освоить базовые навыки по сбору и подготовки данных из различных источников для обучения, проверки или тестирования моделей искусственного интеллекта. Сбор данных в ИИ и машинном обучении заключается в сборе всесторонних и репрезентативных наборов данных, охватывающих реальные сценарии. Эти наборы данных служат основополагающими блоками, на основе которых разработчики и исследователи могут обучать алгоритмы распознаванию закономерностей, делать прогнозы или выполнять другие когнитивные задачи. Инструмент, который будем использовать для анализа данных: - Google Collab: https://colab.research.google.com/ Набор данных для использования в лабораторной работе в качестве примера: - Набор данных – Титаник, https://www.kaggle.com/c/titanic/data, данный набор загружается в Google Collab для анализа и обработки. Все наборы данных для работы будут загружены на курс! Основной файл для работы в качестве примера: train.csv Прежде чем начать работать с данными, необходимо выполнить чистку и подготовку данных: • Обработка пропущенных значений • Стандартизация форматов данных • Нормализация числовых значений • Кодирование категориальных переменных Для этого необходимо: 1. Импортирование библиотеки - import pandas as pd. Pandas — это программная библиотека, написанная для языка программирования Python для манипулирования и анализа данных. Предлагает структуры данных и о 0

@Mikhaylo 699 / 575 / 75 Регистрация: 20.09.2014 Сообщений: 3,741
	27.04.2025, 15:22
	Аа. Искусственный интеллект! 1