🚀 Hast du Schwierigkeiten mit unordentlichen Daten im maschinellen Lernen?
In diesem Video lernst du **Datenvorverarbeitung Schritt für Schritt** — eine der wichtigsten Phasen beim Aufbau genauer ML-Modelle.
Wenn dein Modell nicht gut funktioniert, liegt es wahrscheinlich daran, dass deine Daten nicht sauber sind. Dieses anfängerfreundliche Tutorial hilft dir zu verstehen, wie man Daten richtig vorbereitet.
📌 Was du lernen wirst:
* Was ist Datenvorverarbeitung im maschinellen Lernen
* Warum Datenbereinigung wichtig ist
* Umgang mit fehlenden Werten
* Daten-Normalisierung & -Skalierung
* Kodierung kategorialer Variablen
* Praktische Beispiele für die Vorverarbeitung
💡 Am Ende dieses Videos wirst du in der Lage sein, Rohdaten in saubere, modellbereite Daten umzuwandeln.
📚 Empfohlene Bücher zum Lernen von maschinellem Lernen:
👉 Buch 2: Maschinelles Lernen Interviews meistern: Band 1: Ein vollständiger Anfänger- bis Fortgeschrittenenleitfaden zu ML-Konzepten, Algorithmen, Python und echten Interviewfragen:
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* Anfänger im maschinellen Lernen & Data Science
* Studenten & Entwickler
* Jeder, der mit Daten arbeitet
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