קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
יעדי למידה
במודול הזה נלמד:
לחקור בעיות פוטנציאליות שבבסיס מערכי נתונים גולמיים או מעובדים, כולל
בעיות באיסוף ובאיכות.
זיהוי הטיות, מסקנות לא חוקיות ונימוקים.
למצוא בעיות נפוצות בניתוח נתונים, כולל מתאם,
קשורות וחוסר רלוונטיות.
לבדוק תרשים כדי לאתר בעיות נפוצות, תפיסות שגויות
בחירות מטעות בכל הנוגע לתצוגה ולעיצוב.
המוטיבציה של למידת מכונה
למרות שהיא לא זוהרת כמו ארכיטקטורות מודלים ועבודות אחרות של מודלים במורד הזרם,
ניתוח נתונים, תיעוד ועיבוד מראש הם חיוניים
למידת מכונה. אנשים שמתמחים בלמידת מכונה יכולים להיכלל ב-Nitya Sambasivan ואחרים. קראו
העברות נתונים
במאמר של ACM לשנת 2021
אם הם לא מבינים לעומק:
התנאים שבהם הנתונים האלה נאספים
האיכות, המאפיינים והמגבלות של הנתונים
מה הנתונים יכולים או לא יכולים להציג
מאוד יקר לאמן מודלים על נתונים שגויים
רק כאשר פלט באיכות נמוכה היו בעיות
של הנתונים. בדומה לכך, כאשר אנחנו לא מבינים את מגבלות הנתונים,
הטיות באיסוף נתונים, או טעיה בקשר לסיבתיות,
עלולות
אובדן אמון.
בקורס הזה מוסבר על מלכודות נתונים נפוצות אבל קלות, של למידת מכונה
המתרגלים עשויים להיתקל בעבודה שלהם.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2024-07-26 (שעון UTC)."],[[["This module teaches you to identify potential issues in datasets, including biases and invalid inferences, ultimately helping you build better ML models."],["Understanding data limitations and collection conditions is crucial to avoid \"data cascades\" that lead to poor model performance and wasted resources."],["The module explores common data analysis pitfalls, such as mistaking correlation for causation, and emphasizes the importance of proper data exploration and preprocessing in machine learning workflows."],["By recognizing common problems in charts and data visualizations, you'll be able to avoid misperceptions and ensure accurate data representation."]]],[]]
