or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu bölümde NannyML kütüphanesi ve temel işlevleriyle tanışacaksın. Önce, ham veriyi üretim izlemeye hazır başvuru ve analiz setlerine dönüştürme sürecini öğreneceksin. Uygulamalı bir örnek olarak, New York’taki taksi yolculuklarında bahşiş tutarını tahmin etmeyi inceleyeceksin. Bölümün sonunda, NannyML kullanarak bahşiş tahmin modeli performansını nasıl tahmin edeceğini de keşfedeceksin.
Bu bölümde, gerçek etiketler elde edildiğinde kullanılan gerçekleşen performans hesaplayıcılarıyla tanışacaksın. Sonuçları ele almak için filtreleme, görselleştirme, veri çerçevelerine dönüştürme, parçalara ayırma (chunking) ve özel eşikler belirleme gibi daha ileri yöntemleri öğreneceksin. Son olarak, bu bilgiyi otel rezervasyonu veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir modelin iş değerini hesaplamak için uygulayacaksın.
Otel rezervasyonu modelindeki performans düşüşünü tespit ettikten sonra, şimdi buna neden olan temel sorunu nasıl belirleyeceğini öğreneceksin. Bu bölümde çok değişkenli ve tek değişkenli sürüklenme (drift) tespit yöntemlerine giriş yapacaksın. Ayrıca veri kalitesi sorunlarını nasıl belirleyeceğini ve saptadığın temel problemleri nasıl ele alacağını öğreneceksin.
Geçerli egzersiz