Zbiory danych, uogólnianie i nadmierne dopasowanie
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Wprowadzenie
Ten moduł rozpoczyna się od pytania na początku. Wybierz jedną z tych odpowiedzi:
Gdyby trzeba było potraktować priorytetowo ulepszenie jednego z poniższych obszarów w Twoim projekcie systemów uczących się, który pozwoliłby wpływ?
Poprawianie jakości zbioru danych
Dane są najważniejsze. Jakość i wielkość zbioru danych ma znacznie większe znaczenie niż to, którego algorytmu użyjesz do tworzenia modelu.
Zastosowanie dopracowanej funkcji straty do trenowania modelu
Prawda, lepsza funkcja straty może przyśpieszyć trenowanie modelu, ale nadal jest odległa sekunda do innego elementu na tej liście.
A oto kolejne pytanie wstępne:
Zgadnij: ile czasu w projekcie uczenia maszynowego poświęcasz na przygotowanie i przekształcanie danych?
Ponad połowa czasu trwania projektu
Tak. Praktykujący systemy uczące się większość czasu poświęcają na tworzenie zbiorów danych i wyodrębnianie cech.
Mniej niż połowa czasu trwania projektu
Planuj dalej! Zwykle 80% czasu poświęcanego na projekt uczenia maszynowego przeznacza się na tworzenie zbiorów danych i przekształcanie danych.
Z tego modułu dowiesz się więcej o cechach zbiorów danych uczenia maszynowego oraz o tym, jak przygotować dane, aby zapewnić wysoką jakość wyników podczas trenowania i oceny modelu.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC."],[[["\u003cp\u003eThis module emphasizes the critical role of data quality in machine learning projects, highlighting that it significantly impacts model performance more than algorithm choice.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMachine learning practitioners typically dedicate a substantial portion of their project time (around 80%) to data preparation and transformation, including tasks like dataset construction and feature engineering.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe module covers key concepts in data preparation, such as identifying data characteristics, handling unreliable data, understanding data labels, and splitting datasets for training and evaluation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eLearners will gain insights into techniques for improving data quality, mitigating issues like overfitting, and interpreting loss curves to assess model performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis module builds upon foundational machine learning concepts, assuming familiarity with topics like linear regression, numerical and categorical data handling, and basic machine learning principles.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["| **Estimated module length:** 105 minutes\n| **Learning objectives**\n|\n| - Identify four different characteristics of data and datasets.\n| - Identify at least four different causes of data unreliability.\n| - Determine when to discard missing data and when to impute it.\n| - Differentiate between direct and derived labels.\n| - Identify two different ways to improve the quality of human-rated labels.\n| - Explain why to subdivide a dataset into a training set, validation set, and test set; identify a potential problem in data splits.\n| - Explain overfitting and identify three possible causes for it.\n| - Explain the concept of regularization. In particular, explain the following:\n| - Bias versus variance (adaptation to outliers...)\n| - L~2~ regularization, including Lambda (regularization rate)\n| - Early stopping\n| - Interpret different kinds of loss curves; detect convergence and overfitting in loss curves.\n| **Prerequisites:**\n|\n| This module assumes you are familiar with the concepts covered in the\n| following modules:\n|\n| - [Introduction to Machine Learning](/machine-learning/intro-to-ml)\n| - [Linear regression](/machine-learning/crash-course/linear-regression)\n| - [Working with numerical data](/machine-learning/crash-course/numerical-data)\n| - [Working with categorical data](/machine-learning/crash-course/categorical-data)\n\nIntroduction\n\nThis module begins with a leading question.\nChoose one of the following answers: \nIf you had to prioritize improving one of the following areas in your machine learning project, which would have the most impact? \nImproving the quality of your dataset \nData trumps all. The quality and size of the dataset matters much more than which shiny algorithm you use to build your model. \nApplying a more clever loss function to training your model \nTrue, a better loss function can help a model train faster, but it's still a distant second to another item in this list.\n\nAnd here's an even more leading question: \nTake a guess: In your machine learning project, how much time do you typically spend on data preparation and transformation? \nMore than half of the project time \nYes, ML practitioners spend the majority of their time constructing datasets and doing feature engineering. \nLess than half of the project time \nPlan for more! Typically, 80% of the time on a machine learning project is spent constructing datasets and transforming data.\n\nIn this module, you'll learn more about the characteristics of machine learning\ndatasets, and how to prepare your data to ensure high-quality results when\ntraining and evaluating your model. \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]