Quelles sont les erreurs courantes à éviter lors de la sélection de modèles pour le nettoyage des données de Machine Learning ?
Le nettoyage des données est une étape cruciale dans tout projet de machine learning, car il peut affecter la qualité, la précision et les performances des modèles. Cependant, sélectionner les bons modèles pour le nettoyage des données n’est pas une tâche triviale, et il existe des erreurs courantes qui peuvent conduire à des résultats sous-optimaux ou même à des erreurs. Dans cet article, vous découvrirez certaines de ces erreurs et comment les éviter.
-
Sainee Sen GuptaData Scientist | Healthcare | AI-ML | Bio Statistics | Clinical Epidemiology | SME (Advance Mathematics).
-
Eduardo César Garrido MerchánAssistant Professor at Universidad Pontificia Comillas ICADE | PhD on Computer and Telecommunications Engineering |…
-
Mousa Al SulaimiSenior Manager - Advanced Analytics at Boubyan Bank